101个α因子#19

((-1 * sign(((close - delay(close, 7)) + delta(close, 7)))) * (1 + rank((1 + sum(returns, 250)))))

worldquant brain平台上调整后的语法：

((-1 * sign(((close - ts_delay(close, 7)) + ts_delta(close, 7)))) * (1 + rank((1 + ts_sum(returns, 250)))))

该alpha因子的逻辑分步解析：

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1. 短期价格方向信号：-1 * sign(7日价格变化)

• 计算7日价格变化：
  • close - ts_delay(close, 7)：当日收盘价与7天前收盘价的差值。
  • ts_delta(close, 7)：等价于上述计算，即7日价格变化量。
  • 合并结果：(close - ts_delay(close,7)) + ts_delta(close,7) = 2 * 7日价格变化。
• 符号函数（sign）：提取价格变化方向：
  • +1：若7日价格下跌（负变化），预示短期超卖，可能反弹。
  • -1：若7日价格上涨（正变化），预示短期超买，可能回调。
• 反转符号（-1 * …）：
  • 短期上涨 → 信号为负（做空）。
  • 短期下跌 → 信号为正（做多）。

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2. 长期收益动量调整：1 + rank(1 + 250日累计收益)

• 计算长期收益：
  • ts_sum(returns, 250)：过去250个交易日（约1年）的累计收益。
  • 1 + ts_sum(...)：将累计收益转换为正值（避免负值干扰排名）。
• 横截面排名（rank）：
  • 对全市场股票的长期收益值进行分位数排序（0到1）。
  • 高分位（接近1）：长期表现优异的股票（动量强）。
  • 低分位（接近0）：长期表现疲弱的股票（反转潜力）。
• 加1调整：将排名结果从[0,1]映射到[1,2]，作为权重系数。

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3. 因子组合逻辑：短期信号 × 长期动量权重

$$\text{Factor}=\left(-\text{sign}(\text{7日价格方向})\right)\times \left(1+\text{Rank}(\text{长期收益动量})\right)$$

• 逻辑分解：
  1. 短期反转信号：
     • 押注过去7天上涨的股票回调（做空），下跌的股票反弹（做多）。
  2. 长期动量加权：
     • 若股票长期收益排名高（动量强），则放大短期反转信号的绝对值：
       • 长期强势股短期超买 → 更强烈做空。
       • 长期弱势股短期超卖 → 更强烈做多。
• 因子值解释：
  • 正值（做多）：短期下跌且长期动量弱的股票。
  • 负值（做空）：短期上涨且长期动量强的股票。

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核心逻辑解析

1. 短期反转与长期动量的结合：

   • 短期反转：假设价格在7日内的过度波动会向均值回归。
   • 长期动量加权：通过长期收益排名调整仓位，避免在无趋势市场中过度交易。
     • 长期强势股的短期超买可能反映过度乐观，回调风险更高。
     • 长期弱势股的短期超卖可能反映过度悲观，反弹机会更大。

2. 动态仓位管理：

   • 长期动量排名作为风险调整因子，控制多空头寸的强度：
     • 长期动量越强，短期反转信号的权重越大（如做空高动量股更坚决）。

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潜在策略意图

• 捕捉短期反转机会：利用7日价格波动的均值回归特性。
• 规避长期趋势风险：通过长期动量过滤，避免逆长期趋势操作。
• 多空组合优化：在短期反转框架下，根据长期表现差异化配置头寸。

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示例说明

股票	7日价格变化	信号方向	250日累计收益	长期动量排名	长期权重	因子值	操作
A	+5%	-1	+30%（高动量）	0.9	1.9	-1.9	做空
B	-3%	+1	-20%（低动量）	0.2	1.2	+1.2	做多
C	+2%	-1	-15%（低动量）	0.3	1.3	-1.3	做空

• 股票A：短期上涨且长期动量强 → 因子值负，做空力度大（权重1.9）。
• 股票B：短期下跌且长期动量弱 → 因子值正，做多力度中等（权重1.2）。
• 股票C：短期上涨但长期动量弱 → 因子值负，但权重较低（1.3），做空力度较小。

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关键公式总结

$$\text{Factor}=-\text{sign}({\Delta }_{7d}\text{Close})\times \left(1+\text{Rank}(\text{1年累计收益})\right)$$
逻辑链条：
短期价格反转 → 叠加长期动量调整 → 动态优化多空头

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