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因子选股策略（Python版）

一种基于因子的选股策略，主要通过分析因子的暴露度、相关性和选股能力来选择合适的因子组合。策略的核心在于通过历史数据评估因子的有效性，并结合图表展示分析结果。

思路描述

1.**原始数据获取**：

-使用EMC量化的SDK获取全A股标的的各项因子数据及交易行情相关的日频成交量、收盘价数据。

-数据处理成周频数据，形成因子分析所需的数据集。

2.**因子暴露分析**：

-选取财务、估值、成长、行情相关的风格因子。

-计算各因子相对于全市场的偏离程度，分析其在上证50、沪深300和中证500指数中的表现。

-通过图表展示各因子在各年份的平均暴露情况。

3.**因子相关性分析**：

-计算各因子在三大股指中的相关系数，并通过热力图展示其平均值和标准差。

-分析因子相关性的稳定性和强度，识别出相关性较低的组合。

4.**因子InformationCoefficient(IC)分析**：

-计算各因子的IC值，评估其选股能力。

-分析IC值的年度均值和绝对值均值，识别出选股能力较强的因子。

特点描述

1.**全面的数据处理**：

-策略从原始数据获取到数据处理，再到因子分析和选股能力评估，形成了一个完整的数据分析流程。

-通过标准化处理和周频数据的使用，确保了数据的统一性和可比性。

2.**多维度的因子分析**：

-策略不仅分析了因子的暴露度，还深入探讨了因子的相关性和选股能力。

-通过多个维度评估因子，能够更全面地理解因子的有效性和稳定性。

3.**可视化的结果展示**：

-策略使用大量的图表来展示分析结果，包括柱状图、热力图等。

-可视化的方式使得分析结果更加直观，便于理解和决策。

4.**综合的因子选择标准**：

-策略综合考虑了因子的暴露度、相关强度和选股能力，提出了综合选择因子的标准。

-通过综合评估，策略能够选出暴露度高、相关强度低且选股能力强的因子组合。

因子选股策略通过全面的数据处理、多维度的因子分析和可视化的结果展示，提出了一套综合的因子选择标准。即能够有效评估因子的有效性。

策略代码:

#coding=utf-8

#Author@ZinanLiu@Eastmoney.Co

#2023.01.03

from__future__importprint_function,absolute_import

importtime

importmatplotlib.pyplotasplt

fromgm.apiimport*

importdatetime

importnumpyasnp

importpandasaspd

fromsiximportStringIO

importpickle

importstatsmodels.apiassm

definit(context):

time1=datetime.datetime.now()

一、原始数据获取

通过EMC量化的SDK来获取全A股标的的各项因子数据，以及交易行情相关的日频成交量、收盘价数据，

再通过标准化处理，形成因子分析所需要的数据集。

目前时间阶段选取为2017年至2022年，原始数据集获取整理后形成的是周频的数据，index为时间，column为因子特征，

以此为基础进行因子分析。同时为了方便后续调参分析，建议获取数据后落到本地，以后直接读取本地文件。

begin_date=2017-01-10

end_date=2022-12-30

#begin_date=2022-01-10

#end_date=2022-12-30

context.trade_date_list=get_period_date(W,begin_date,end_date)

##获取dictionary类型的因子数据，每个周频交易日对应一个数据表格

#factorData=get_factor_data(A,context.trade_date_list)

#

##数据处理成单个dataframe格式

#factorData_df=pd.DataFrame()

#foriinfactorData:

#factorData[i][date]=i

#factorData_df=pd.concat([f