用于回测的Python中股票的等级分析

Question

我想在python中使用等级分析进行一些因素回溯测试，即根据某个因素(比如市盈率，CEO的吸引力等)对某个月的所有股票进行排名。然后报告聚合百分位数性能(如在前10%，平均回报率为x%，等等)。在R中有一个包可以做到这一点：

https://cran.r-project.org/web/packages/backtest/vignettes/backtest.pdf

python中的包bt提供的是整体性能，而不是单个存储桶的性能。

重申一下，我的主要目标是获得存储桶的性能。很多python的反向测试包只提供整体性能。

Answer 1

这个问题有点离题，但我有一些使用bt的经验，所以我将分享我的想法。

bt是一个很棒的库，它对你想要实现的目标做了很多假设。正因为如此，它不像其他反向测试库那样健壮，但它仍然有它的优势。其中最重要的是定义strategies as trees的能力。

为了实现您所描述的:使用秩分析进行因子回溯测试，我建议使用以下方法。

1. 执行将证券分开的所有排名存储桶，例如，使用算法树结构的10%存储桶
2. ，构建一个看长顶部存储桶并做空不同因素的总策略性能的策略

如果您确实需要确定单个存储桶性能，只需将证券拆分为存储桶，并对每个存储桶运行单独的回测。