《Python量化投资》02 单因子极值-标准化预处理

《Python量化投资》02 单因子极值-标准化预处理 一、因子信号的获取

极值处理与标准化：去除极值，降低极值对于数据的影响
标准化：对不同数据进行同一处理的时候需要同一量纲。这样因子与因子就可以进行计算

极值处理:Triming和Winsorizing，一般因子如果极值是不对的原因造成，这样的因子就不能使用了，就Triming，去除这些不用的因子。Winsorizing：当数据中有因子的极值，这样的因子不是错误的，所以只要Winsorizing，对数据进行压缩一下。

中心化：类似于提纯，取出一个因子中不同因素的影响，对因子进行提纯。

行业中性：提出行业的区别，不局限与行业的影响。

1.1 第一个因子市值原始信号

市值因子需要取负的log：
因子市场逻辑: 1.小市值的公司通常是有着较大的经营风险，投资者应该获得风险补偿;
2.小市值的公司成长性较高，往往都是轻资产的公司。

取对数，会使得对数的值越小会越大，所以需要还取一个log。

为什么是要取对数呢?证券市场上市值大的与小的差异很大，而且大市值的公司少。简而言之，市值的分布如下，而我们通常希望因子的分布尽可能是一个正态分布。

1.2 市值因子信号的计算

import pandas as pd
import numpy as np
%matplotlib inline

size_data = pd.read_hdf('../data/demo_tpd.h5')

取出1月22号的所有股票，再取出其市值，再取-log变换。

size_data_one_day = size_data[size_data['data_date'] == '2013-01-22']
size_data_one_day.head()
size_data_one_day['mv'].hist(bins=100)

#取-log变换
size_data['signal_raw'] = -np.log(size_data['mv'])
size_data_one_day = size_data[size_data['data_date'] == '2013-01-22']
size_data_one_day['signal_raw'].hist(bins=100)

保存转换后-log后的市值数据到本地

size_data[['data_date', 'secucode', 'signal_raw']].to_hdf('size_signal_raw.h5', key='data')

二、 因子预处理 2.1 极值处理

windsorized data

signal = pd.read_hdf('size_signal_raw.h5',key='data')
signal.head()

取一天的数据实验一下

signal_one_day = signal[signal['data_date'] == '2013-01-28']
signal_one_day.signal_raw.hist(bins=100)

ceiling = signal_one_day['signal_raw'].quantile(0.975)
floor = signal_one_day['signal_raw'].quantile(0.025)
# 最低的赋值，最高的赋值
signal_one_day['signal_raw'].apply(lambda x:ceiling if x >ceiling else (floor if x < floor else x)).hist(bins = 100)

将上述的过程绘制成函数，对每一天都进行win *** 作

def winsor(signal_one_day):
    ceiling = signal_one_day['signal_raw'].quantile(0.975)
    floor = signal_one_day['signal_raw'].quantile(0.025)
    signal_one_day.loc[signal_one_day['signal_raw'] >ceiling,'signal_raw'] =ceilling
    signal_one_day.loc[signal_one_day['signal_raw'] < floor,'signal_raw'] = floor
    
    return signal_one_day['signal_raw']

signal.sort_values(['data_date','secucode'],inplace=True)
signal['signal_win'] = signal.groupby('data_date').apply(winsor).values

2.2 标准化处理

定义标准化函数

def std(ser):
    return (ser - ser.mean())/ser.std()

应用函数标准化数据

signal.sort_values(['data_date','secucode'],inplace=True)
signal['signal_std'] = signal.groupby('data_date')['signal_win'].apply(std)

取出某一天的数据观察标准化情况

signal_one_day = signal[signal['data_date'] == '2013-01-22']
signal_one_day['signal_std'].hist(bins = 100)

signal_one_day['signal_std'].std()
signal_one_day['signal_std'].mean()

0.9999999999999996
-1.9805185359970363e-14

保存计算后的结果

signal[['data_date','secucode','signal_std']].to_hdf('size_signal_final.h5',key='data')