用于生成股票的alpha因子的方法、处理器及可读存储介质技术

本申请实施例提供一种用于生成股票的alpha因子的方法、处理器及可读存储介质。该方法包括：输入股票的基础特征数据和基础函数；根据基础特征数据和基础函数生成多个公式；计算多个公式中每个公式的适应度；根据每个公式的适应度对公式进行变异和迭代，以确定股票的alpha因子。本申请基于遗传算法生成大量公式，再基于公式的适应度确定是否能成为alpha因子，可以实现alpha因子的批量化挖掘，提高股票的alpha因子的挖掘效率。的alpha因子的挖掘效率。的alpha因子的挖掘效率。

【技术实现步骤摘要】
用于生成股票的alpha因子的方法、处理器及可读存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，具体涉及一种用于生成股票的alpha因子的方法、处理器及可读存储介质。

技术介绍

[0002]在传统的股票投资中，研究员往往通过阅读报告和现场调研等方式来分析个股的质地和行业的发展趋势，最终在汇总各方面的研究结果基础上给出一个主观上的判断。在股票的量化投资中，量化研究员更多地是通过数理模型来选择投资的标的，而股票多因子模型是最经典、最主流的模型之一。量化研究员或者量化基金经理通过历史数据(包括交易数据，财务数据等)来挖掘优质股票的特征(也叫因子)，并将其应用于未来的投资之中。
[0003]传统的因子挖掘方法是“先有逻辑，再有公式”的，例如，量化研究员认为投资低估值的股票能带来超额收益，便可以通过构建衡量股票估值的指标进行测试，如果用该指标衡量的低估值的股票在历史数据中能带来显著的超额收益，就可以将该指标认定为是一个alpha因子(能带来超额收益的股票特征)。其次，量化研究员还会通过股票特征的函数关系来挖掘股票alpha因子，常见的方法包括对股本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于生成股票的alpha因子的方法，其特征在于，所述方法包括：输入所述股票的基础特征数据和基础函数；根据所述基础特征数据和所述基础函数生成多个公式；计算所述多个公式中每个公式的适应度；根据所述每个公式的适应度对所述公式进行变异和迭代，以确定所述股票的alpha因子。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基础特征数据包括以下中至少一者：开盘价、最高价、最低价、收盘价。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：设置对所述公式进行变异和迭代的参数值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述设置对所述公式进行变异和迭代的参数值包括：将每一代生成的公式树的公式数量设置为第一设定数量；将每一代作为下一代迭代的父代公式的数量设置为第二设定数量；将最后一代输出的公式数量设置为第三设定数量；其中，所述第二设定数量和所述第三设定数量均小于或等于所述第一设定数量。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个公式的适应度对所述公式进行变异和迭代，以确定所述股票的alpha因子包括：随机生成第一设定数量的第一代公式树；计算所述第一代公式树中每个公式的适应度；根据所述适应度从所述第一代公式树中选择第二设定数量的公式作为下一代迭代的父代公式；对所述父代公式进行变异以生成第二代公式树；对所述第二代公式树进行迭代；判断所述迭代是否达到迭代设定条件；在所述迭代达到设定迭代条件的情况下，停止迭代并获取最后一代的目标公式树；计算所述目标公式树中每个公式的适应度，以确定所述股票的alpha因子。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述变异包括下列中至...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨洲清，刘本农，金玮，
申请(专利权)人：中国建设银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：