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Alphalens是一个用于预测性(alpha)股票因子绩效分析的Python库。Alphalens与开源回测库Zipline以及提供金融投资组合绩效和风险分析的Pyfolio完美配合。

Alphalens的主要功能是展示关于alpha因子的最相关统计数据和图表，包括：

  • 收益分析

  • 信息系数分析

  • 换手率分析

  • 分组分析

快速入门

使用信号和定价数据创建因子"tear sheet"是一个两步过程：

import alphalens

# Ingest and format data
factor_data = alphalens.utils.get_clean_factor_and_forward_returns(my_factor,
                                                                   pricing,
                                                                   quantiles=5,
                                                                   groupby=ticker_sector,
                                                                   groupby_labels=sector_names)

# Run analysis
alphalens.tears.create_full_tear_sheet(factor_data)

了解更多

查看示例笔记本 了解更多关于如何阅读和使用因子分析报告的内容。

安装

使用pip安装：

pip install alphalens-reloaded

使用conda安装:

conda install -c ml4t alphalens-reloaded

从Alphalens代码库的master分支安装（开发版代码）：

pip install git+https://github.com/stefan-jansen/alphalens-reloaded

Alphalens依赖以下组件：

用法

入门的好方法是在Jupyter notebook中运行示例。

要开始使用示例，您可以：

通过以下方式运行Jupyter笔记本服务器：

jupyter notebook

从笔记本列表页面(通常位于http://localhost:8888/)，导航到示例目录，打开任何扩展名为.ipynb的文件。

在笔记本单元格中执行代码，点击单元格并按Shift+Enter键。

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贡献

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概述