用多因子策略构建强大的加密资产投资组合 #因子有效性检验篇#

LUCIDA & FALCON

01-23

书接上回，关于《用多因子模型构建强大的加密资产投资组合》系列文章中，我们已经发布了两篇：《理论基础篇》、《数据预处理篇》

本篇是第三篇：因子有效性检验。

在求出具体的因子值后，需要先对因子进行有效性检验，筛选符合显着性、稳定性、单调性、收益率要求的因子；因子有效性检验通过分析本期因子值与预期收益率的关系，从而确定因子的有效性。主要有3种经典方法：

IC / IR法：IC / IR值为因子值与预期收益率的相关系数，越大因子表现越好。
T值（回归法）：T值体现下期收益率对本期因子值线性回归后系数的显着性，通过比较该回归系数是否通过t检验，来判断本期因子值对下期收益率的贡献程度，通常用于多元（即多因子）回归模型。
分层回测法：分层回测法基于因子值对token分层，再计算每层token的收益率，从而判断因子的单调性

一、IC / IR法

（1）IC / IR的定义

IC ：即信息系数Information Coefficient，代表因子预测Tokens收益的能力。某一期IC值为本期因子值和下期收益率的相关系数。

$$$ ICₜ = Correlation(fₜ , Rₜ₊₁) $$$

fₜ: 第t期因子值

Rₜ₊₁: 第t+1期token的收益率

IC∈(-1,1)，IC越大的因子，选币能力就越强。

IC 越接近1，说明因子值和下期收益率的正相关性越强，IC=1，表示该因子选币100%准确，对应的是排名分最高的token，选出来的token在下个调仓周期中，涨幅最大；

IC 越接近-1，说明因子值和下期收益率的负相关性越强，如果IC=-1，则代表排名分最高的token，在下个调仓周期中，跌幅最大，是一个完全反指的指标；

若IC 越接近0，则说明该因子的预测能力极其弱，表明该因子对于token没有任何的预测能力。

IR：信息比率information ratio，代表因子获取稳定Alpha的能力。 IR 为所有期IC 均值除以所有期IC 标准差。

$$$ IR = mean(ICₜ) / std(ICₜ) $$$

当IC的绝对值大于0.05（0.02）时,因子的选股能力较强。当IR大于0.5时,因子稳定获取超额收益能力较强。

（2）IC的计算方式

Normal IC (Pearson correlation)：计算皮尔森相关系数，最经典的一种相关系数。但该计算方式存在较多假设前提：数据连续，正态分布，两个变量满足线性关系等等。

$$$ ICₚₑₐᵣₛₒₙ,ₜ = cov(fₜ , Rₜ₊₁)/√var(fₜ)var(Rₜ₊₁) = ∑ᵗₜ₌₁(fₜ - fₜ)(Rₜ₊₁ - Rₜ₊₁)/√∑ᵗₜ ₌₁(fₜ - fₜ)²(Rₜ₊₁ - Rₜ₊₁)² $$$

Rank IC (Spearman's rank coefficient of correlation)：计算斯皮尔曼秩相关系数，先对两个变量排序，再根据排序后的结果求皮尔森相关系数。斯皮尔曼秩相关系数评估的是两个变量之间的单调关系，并且由于转换为排序值，受数据异常值影响较小；而皮尔森相关系数评估的是两个变量之间的线性关系，不仅对原始数据有一定的前提条件，并且受数据异常值影响较大。在现实计算中，求rank IC更符合。

（3）IC / IR法代码实现

创建一个按日期时间升序排列的唯一日期时间值的列表--记录调仓日期def choosedate(dateList,cycle)

 class TestAlpha(object): def __init__(self,ini_data): self.ini_data = ini_data def chooseDate(self,cycle,start_date,end_date): ''' cycle: day, month, quarter, year df: 原始数据框df，date列的处理''' chooseDate = [] dateList = sorted(self.ini_data[self.ini_data['date'].between(start_date,end_date)]['date'].drop_duplicates().values) dateList = pd.to_datetime(dateList) for i in range(len(dateList)-1): if getattr(dateList[i], cycle) != getattr(dateList[i + 1], cycle): chooseDate.append(dateList[i]) chooseDate.append(dateList[-1]) chooseDate = [date.strftime('%Y-%m-%d') for date in chooseDate] return chooseDate def ICIR(self,chooseDate,factor): # 1.先展示每个调仓日期的IC，即ICt testIC = pd.DataFrame(index=chooseDate,columns=['normalIC','rankIC']) dfFactor = self.ini_data[self.ini_data['date'].isin(chooseDate)][['date','name','price',factor]] for i in range(len(chooseDate)-1): # (1) normalIC X = dfFactor[dfFactor['date'] == chooseDate[i]][['date','name','price',factor]].rename(columns={'price':'close0'}) Y = pd.merge(X,dfFactor[dfFactor['date'] == chooseDate[i+1]][['date','name','price']], on=['name']).rename(columns={'price':'close1'}) Y['returnM'] = (Y['close1'] - Y['close0']) / Y['close0'] Yt = np.array(Y['returnM']) Xt = np.array(Y[factor]) Y_mean = Y['returnM'].mean() X_mean = Y[factor].mean() num = np.sum((Xt-X_mean)*(Yt-Y_mean)) den = np.sqrt(np.sum((Xt-X_mean)**2)*np.sum((Yt-Y_mean)**2)) normalIC = num / den # pearson correlation # (2) rankIC Yr = Y['returnM'].rank() Xr = Y[factor].rank() rankIC = Yr.corr(Xr) testIC.iloc[i] = normalIC, rankIC testIC =testIC[:-1] # 2.基于ICt，求['IC_Mean', 'IC_Std','IR','IC<0占比--因子方向','|IC|>0.05比例'] ''' ICmean: |IC|>0.05, 因子的选币能力较强，因子值与下期收益率相关性高。|IC|<0.05,因子的选币能力较弱，因子值与下期收益率相关性低IR: |IR|>0.5,因子选币能力较强,IC值较稳定。|IR|<0.5,IR值偏小,因子不太有效。若接近0,基本无效IClZero(IC less than Zero): IC<0占比接近一半->因子中性.IC>0超过一大半,为负向因子,即因子值增加,收益率降低ICALzpF(IC abs large than zero poin five): |IC|>0.05比例偏高，说明因子大部分有效''' IR = testIC.mean()/testIC.std() IClZero = testIC[testIC<0].count()/testIC.count() ICALzpF = testIC[abs(testIC)>0.05].count()/testIC.count() combined =pd.concat([testIC.mean(),testIC.std(),IR,IClZero,ICALzpF],axis=1) combined.columns = ['ICmean','ICstd','IR','IClZero','ICALzpF'] # 3.IC 调仓期内IC的累积图print("Test IC Table:") print(testIC) print("Result:") print('normal Skewness:',combined['normalIC'].skew(),'rank Skewness:',combined['rankIC'].skew()) print('normal Skewness:',combined['normalIC'].kurt(),'rank Skewness:',combined['rankIC'].kurt()) return combined,testIC.cumsum().plot()

二、T值检验（回归法）

T值法同样检验本期因子值和下期收益率关系，但与ICIR法分析二者的相关性不同，t值法将下期收益率作为因变量Y，本期因子值作为自变量X，由Y对X回归，对回归出因子值的回归系数进行t检验，检验其是否显着异于0，即本期因子是否影响下期收益率。

该方法本质是对双变量回归模型的求解，具体公式如下：

$$$ Rₜ₊₁ = αₜ + βₜfₜ + μₜ $$$

Rₜ₊₁：第t+1期token收益率

fₜ：第t期因子值

βₜ：第t期因子值的回归系数，即因子收益率

αₜ：截距项，反映所有未包含到模型中的变量对Rₜ₊₁ 的平均影响

（1）回归法理论

设定显着性水平α，通常为10%、5%、1%。
检验假设：$$H₀ : βₜ =0$$, $$H₁ : βₜ ≠ 0$$

$$$ T统计量= (βʌₜ - βₜ) / se(βʌₜ) ～ tα/₂(nk) $$$

k：回归模型中的参数个数

如果|t统计量| > |tα/₂(nk)| → 拒绝H₀，即本期因子值fₜ对下期收益率Rₜ₊₁有显着的影响。

（2）回归法代码实现

def regT(self,chooseDate,factor,return_24h): testT = pd.DataFrame(index=chooseDate,columns=['coef','T']) for i in range(len(chooseDate)-1): X = self.ini_data[self.ini_data['date'] == chooseDate[i]][factor].values Y = self.ini_data[self.ini_data['date'] == chooseDate[i+1]][return_24h].values b, intc = np.polyfit(X, Y, 1) # 斜率ut = Y - (b * X + intc) # 求t值t = (\hat{b} - b) / se(b) n = len(X) dof = n - 2 # 自由度std_b = np.sqrt(np.sum(ut**2) / dof) t_stat = b / std_b testT.iloc[i] = b, t_stat testT = testT[:-1] testT_mean = testT['T'].abs().mean() testTL196 = len(testT[testT['T'].abs() > 1.96]) / len(testT) print('testT_mean:',testT_mean) print('T值大于1.96的占比：',testTL196) return testT

三、分层回测法

分层指对所有token分层，回测指计算每层token组合的收益率。

（1）分层

首先获取token池对应的因子值，通过因子值对token进行排序。升序排序，即因子值较小的排在前面，根据排序对token进行等分。第0层token的因子值最小，第9层token的的因子值最大。

理论上“等分”是指均等分拆token的个数，即每层token个数相同，借助分位数实现。现实中token总数不一定是层数的倍数，即每层token个数不一定相等。

（2）回测

将token按因子值升序分完10组后，开始计算每组token组合的收益率。该步骤将每层的token当成一个投资组合（不同回测期，每层的token组合所含的token都会有变化），并计算该组合整体的下期收益率。 ICIR、t值分析的是当期因子值和下期整体的收益率，但分层回测需要计算回测时间内每个交易日的分层组合收益率。由于有很多回测期有很多期，在每一期都需要进行分层和回测。最后对每一层的token收益率进行累乘，计算出token组合的累积收益率。

理想状态下，一个好的因子，第9组的曲线收益最高，第0组的曲线收益最低。

第9组减去第0组（即多空收益）曲线呈现单调递增。

（3）分层回测法代码实现

def layBackTest(self,chooseDate,factor): f = {} returnM = {} for i in range(len(chooseDate)-1): df1 = self.ini_data[self.ini_data['date'] == chooseDate[i]].rename(columns= {'price':'close0'}) Y = pd.merge(df1,self.ini_data[self.ini_data['date'] == chooseDate[i+1]] [['date','name','price']],left_on=['name'],right_on=['name']).rename(columns= {'price':'close1'}) f[i] = Y[factor] returnM[i] = Y['close1'] / Y['close0'] -1 labels = ['0','1','2','3','4','5','6','7','8','9'] res = pd.DataFrame(index=['0','1','2','3','4','5','6','7','8','9','LongShort']) res[chooseDate[0]] = 1 for i in range(len(chooseDate)-1): dfM = pd.DataFrame({'factor':f[i],'returnM':returnM[i]}) dfM['group'] = pd.qcut(dfM['factor'], 10, labels=labels) dfGM = dfM.groupby('group').mean()[['returnM']] dfGM.loc['LongShort'] = dfGM.loc['0']- dfGM.loc['9'] res[chooseDate[i+1]] = res[chooseDate[0]] * (1 + dfGM['returnM']) data = pd.DataFrame({'分层累积收益率':res.iloc[:10,-1],'Group': [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]}) df3 = data.corr() print("Correlation Matrix:") print(df3) return res.T.plot(title='Group backtest net worth curve')

关于LUCIDA & FALCON

Lucida （ https://www.lucida.fund/ ）是行业领先的量化对冲基金，在2018年4月进入Crypto市场，主要交易CTA / 统计套利/ 期权波动率套利等策略，现管理规模3000万美元。

Falcon （ https://falcon.lucida.fund /）是新一代的Web3投资基础设施，它基于多因子模型，帮助用户“选”、“买”、“管”、“卖”加密资产。 Falcon在2022年6月由Lucida所孵化。

更多内容可访问https://linktr.ee/lucida_and_falcon

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