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基於K線形態的因子構建設計流程
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基于K线形态的因子构建设计流程 1. 数据准备 数据获取：收集5分钟K线数据，包含开盘价（O）、收盘价（C）、最高价（H）、最低价（L）等信息。K线长度分组：根据不同的K线长度，将数据分组。具体分组为： - 3根K线 - 6根K线 - 12根K线 - 24根K线 - 48根K线 分组方式：将每一组连续的K线数据按照上述长度进行划分，每一组K线数据将形成一个独立的矩阵。 2. 因子构建 对每组K线矩阵计算出前面提到的三个因子： 1. 实体相对波动幅度：(C - O) / (H - L) 2. 上影线相对波动幅度：(H - max(C, O)) / (H - L) 3. 下影线相对波动幅度：(min(C, O) - L) / (H - L) 对每组K线矩阵的每一根K线计算这三个因子，并将其结果形成一个 K线数 × 3 的矩阵： - 3根K线 → 3 × 3 矩阵 - 6根K线 → 6 × 3 矩阵 - 12根K线 → 12 × 3 矩阵 - 24根K线 → 24 × 3 矩阵 - 48根K线 → 48 × 3 矩阵 3. 矩阵展开 将每一个 K线数 × 3 的矩阵展开为一个向量： - 3根K线 → 9 维向量 - 6根K线 → 18 维向量 - 12根K线 → 36 维向量 - 24根K线 → 72 维向量 - 48根K线 → 144 维向量 4. 相关性计算与高相关性因子归纳 计算相关性矩阵：对所有向量进行相关性计算，生成一个相关性矩阵。 高相关性因子归纳： - 设定一个相关性阈值（如0.8），筛选出高相关性的一组向量。 - 使用平均值或PCA方法，将高相关性向量归纳为一个新的因子。 5. 因子群构建 初步因子群：将归纳出的新因子加入因子群。 去冗余：对因子群中的因子进行再次相关性分析，确保因子群内的每个因子之间的相关性低于设定的阈值（如0.5）。 因子群优化：如果某些因子之间相关性仍然较高，可以考虑进一步合并或选择代表性因子。 6. 因子验证与应用 历史回测：对构建的因子群进行回测，验证其在历史数据中的表现。 策略优化：根据回测结果优化因子群，调整权重或剔除表现不佳的因子。 动态调整：随着市场环境的变化，定期重新计算和调整因子群，以保持其有效性。
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