Package: jqfactor-analyzer
jqfactor_analyzer聚宽单因子分析工具开源版聚宽单因子分析工具开源版是提供给用户进行因子分析的工具，提供了包括计算因子IC值，因子收益，因子换手率等各种详细指标，用户可以按照自己的需求查看因子详情。安装pipinstalljqfactor_analyzer升级pipinstall-Ujqfactor_analyzer具体使用方法analyze_factor: 因子分析函数使用示例示例：5日平均换手率因子分析# 载入函数库importpandasaspdimportjqfactor_analyzerasja# 获取 jqdatasdk 授权，输入用户名、密码，申请地址：http://t.cn/EINDOxE# 聚宽官网，使用方法参见：http://t.cn/EINcS4jimportjqdatasdkjqdatasdk.auth('username','password')# 获取5日平均换手率因子2018-01-01到2018-12-31之间的数据（示例用从库中直接调取）# 聚宽因子库数据获取方法在下方fromjqfactor_analyzer.sampleimportVOL5factor_data=VOL5# 对因子进行分析far=ja.analyze_factor(factor_data,# factor_data 为因子值的 pandas.DataFramequantiles=10,periods=(1,10),industry='jq_l1',weight_method='avg',max_loss=0.1)# 获取整理后的因子的IC值far.ic结果展示：# 生成统计图表far.create_full_tear_sheet(demeaned=False,group_adjust=False,by_group=False,turnover_periods=None,avgretplot=(5,15),std_bar=False)结果展示：获取聚宽因子库数据的方法聚宽因子库包含数百个质量、情绪、风险等其他类目的因子连接jqdatasdk获取数据包，数据接口需调用聚宽jqdatasdk接口获取金融数据(试用注册地址)# 获取因子数据：以5日平均换手率为例，该数据可以直接用于因子分析# 具体使用方法可以参照jqdatasdk的API文档importjqdatasdkjqdatasdk.auth('username','password')# 获取聚宽因子库中的VOL5数据factor_data=jqdatasdk.get_factor_values(securities=jqdatasdk.get_index_stocks('000300.XSHG'),factors=['VOL5'],start_date='2018-01-01',end_date='2018-12-31')['VOL5']将自有因子值转换成 DataFrame 格式的数据index 为日期，格式为 pandas 日期通用的 DatetimeIndexcolumns 为股票代码，格式要求符合聚宽的代码定义规则（如：平安银行的股票代码为 000001.XSHE）如果是深交所上市的股票，在股票代码后面需要加入.XSHE如果是上交所上市的股票，在股票代码后面需要加入.XSHG将 pandas.DataFrame 转换成满足格式要求数据格式首先要保证 index 为DatetimeIndex格式一般是通过 pandas 提供的pandas.to_datetime函数进行转换, 在转换前应确保 index 中的值都为合理的日期格式, 如'2018-01-01'/'20180101', 之后再调用pandas.to_datetime进行转换另外应确保 index 的日期是按照从小到大的顺序排列的, 可以通过sort_index进行排序最后请检查 columns 中的股票代码是否都满足聚宽的代码定义importpandasaspdsample_data=pd.DataFrame([[0.84,0.43,2.33,0.86,0.96],[1.06,0.51,2.60,0.90,1.09],[1.12,0.54,2.68,0.94,1.12],[1.07,0.64,2.65,1.33,1.15],[1.21,0.73,2.97,1.65,1.19]],index=['2018-01-02','2018-01-03','2018-01-04','2018-01-05','2018-01-08'],columns=['000001.XSHE','000002.XSHE','000063.XSHE','000069.XSHE','000100.XSHE'])print(sample_data)factor_data=sample_data.copy()# 将 index 转换为 DatetimeIndexfactor_data.index=pd.to_datetime(factor_data.index)# 将 DataFrame 按照日期顺序排列factor_data=factor_data.sort_index()# 检查 columns 是否满足聚宽股票代码格式ifnotsample_data.columns.astype(str).str.match('\d{6}\.XSH[EG]').all():print("有不满足聚宽股票代码格式的股票")print(sample_data.columns[~sample_data.columns.astype(str).str.match('\d{6}\.XSH[EG]')])print(factor_data)将键为日期, 值为各股票因子值的Series的dict转换成pandas.DataFrame可以直接利用pandas.DataFrame生成sample_data=\{'2018-01-02':pd.Seris([0.84,0.43,2.33,0.86,0.96],index=['000001.XSHE','000002.XSHE','000063.XSHE','000069.XSHE','000100.XSHE']),'2018-01-03':pd.Seris([1.06,0.51,2.60,0.90,1.09],index=['000001.XSHE','000002.XSHE','000063.XSHE','000069.XSHE','000100.XSHE']),'2018-01-04':pd.Seris([1.12,0.54,2.68,0.94,1.12],index=['000001.XSHE','000002.XSHE','000063.XSHE','000069.XSHE','000100.XSHE']),'2018-01-05':pd.Seris([1.07,0.64,2.65,1.33,1.15],index=['000001.XSHE','000002.XSHE','000063.XSHE','000069.XSHE','000100.XSHE']),'2018-01-08':pd.Seris([1.21,0.73,2.97,1.65,1.19],index=['000001.XSHE','000002.XSHE','000063.XSHE','000069.XSHE','000100.XSHE'])}importpandasaspd# 直接调用 pd.DataFrame 将 dict 转换为 DataFramefactor_data=pd.DataFrame(data).Tprint(factor_data)# 之后请按照 DataFrame 的方法转换成满足格式要求数据格式