WorldQuant 101 Alpha 因子的流批一体实现

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挖掘和计算 alpha 因子在量化金融领域有着重要的意义。在WorldQuant 发表的论文 101 Formulaic Alphas 中，Kakushadze 列出了101个 alpha 因子的公式。

为方便用户在 DolphinDB 中计算因子，我们使用 DolphinDB 脚本实现了所有101个因子的函数，并封装在 DolphinDB 模块 wq101alpha (wq101alpha.dos) 中。

本文相关的完整教程和代码均已公开发布，欢迎大家点击文末阅读原文，前往知乎查看详情，并下载试用~

DolphinDB wq101alpha 模块的实现具有三大优势：

性能对比

这里我们从原文中截取了性能对比的部分，供大家参考阅读~

我们用一年模拟日频数据对比了 wq101alpha 模块和 python 计算101个因子的性能。

测试使用的服务器 CPU 为 Intel(R) Xeon(R) Silver 4216 CPU @ 2.10GHz，操作系统为 64 位 CentOS Linux 7 (Core)。

在同一设备同一环境运行两个性能测试脚本，可得到 wq101alpha
模块和 Python 脚本计算101个因子的运行耗时。筛除 Python 脚本中未实现的因子和实现有误的因子后，可供比较的因子共 69 个，完整的性能对比脚本可前往知乎查看附件。

对比结果见下表，单位为毫秒 ms。

从上表结果可以看出，使用 DolphinDB 实现的 wq101alpha
模块的计算效率远远高于 Python 的实现。Python 实现的耗时平均是 DolphinDB 实现的250倍，中位数为15.5倍。

有关函数及参数规范、使用范例、因子存储、性能对比、正确性验证、实时流计算实现、代码附件，请大家前往知乎查看完整内容，点击文末阅读原文也可跳转~

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