13.2 因子分析的实现代码

在量化交易中， 要实现因子分析功能，需要自定义因子的类，继承Factor 类， 并实现calc 方法，代码如下:

13.2.1 因子分析中变量的含义

在自定义类中，有三个变量，分别是name、m缸_window 、de阳ndencies 。

1. name

name 是因子的名称。在给因子命名肘， 必须符合Python 中变量的命名规则，即名称只能由字母、数字和下画线组成， 并且第一个字符不能是数字，另外不能与Python 中的关键字相同，也不能与基础因子冲突。

2. max window

max_window 是用来获取数据的最长时间窗口， 需要注意的是， 返回的是曰线级别的数据。

3. dependencies

dependencies 是用来设置依赖的基础因子名称。

13.2.2 因子分析中可以使用的基础因子

在因子分析中，可以使用的基础因子很多，如价量因子、财务数据因子、行业因子、概念因子、指数因子、资金流因子，如图13.1 所示。

1. 价量因子

价量因子，是指利用get_price（）函数可以取到的价量信息，如open( 开盘价)、close( 收盘价)、high( 最高价)、low( 最低价)、volume( 成交量)、money (成交金额)。

2. 财务数据因子

财务数据因子，是指当日可以看到的最新单季财务指标，如pe_ratio(动态市盈率)、tumover_ratio (换手率)、pb_ratio (市净率)、market_cap (股票的总市值)、circulating_market_cap (股票的流通市值)等。

3. 行业因子

行业因子包含证监会行业分类，聚宽一、二级行业分类以及申万一、二、三级行业分类。例如A01 (农业)、A02( 林业)、B06( 煤炭开采和洗选业)、B07 (石油和天然气开采业)、C36 (汽车制造业)等。

返回值是一个哑变量，如果某只股票属于某行业，则返回1 ;否则，返回0 。

4. 概念因子

概念因子，即慨念板块代码，如GN028 (智能电网)、GN030( 物联网)、GN092 (高端装备制造)等。

返回值是一个哑变量，如果某只股票属于某个概念，则返回1 ，否则，返回0 。

5. 指数因子

指数因子，即指数代码，如000001 .XSHG (上证指数)、000002.XSHG (A 股指数)、000003.XSHG ( B 股指数)、000006 .XSHG (地产指数)等。

返回值是一个哑变量，如果某股票属于某个指数，则返回1 ，否则，返回0。

6. 资金流因子

资金流因子，即get_money_flow（）函数查询的数据。可以使用的字段包括: change_pct (涨跌幅)、net_amount_main (主力净额)、net_pct_main(主力净占比)、net_amount_x1(超大单净额)、net_pct_x1 (超大单净占比)、net_amount_1 (大单净额)、net_pct_1 (大单净占比)、net_amount_m (中单净额)、net_pct_m (中单净占比)、net_amount_s (小单净额)、net_pct_s (小单净占比)。

13.2.3 calc 的参数及返回值

在但lc 中，可以通过data参数获取通过max_window 和dependencies定义的数据。参数da国是一个dict 对象，其key 属性是dependencies 中的因子名称， value 属性是pandas.DataFr缸ne 。

DataFrame 的colurnn 是股票代码，可以选择沪深300 作为股票池。

DataFrame 的index 是一个时间序列，结束时间是当前时间，长度是max_window 。

calc 保证返回一个pandas.Series ，其中index 属性是股票代码， value属性是因子值。