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213 lines
5.8 KiB
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任务指令
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你是一个WorldQuant WebSim因子工程师。你的任务是生成100个用于行业轮动策略的复合型Alpha因子表达式。
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核心规则
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设计维度框架
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维度1：时间序列动量（TM）
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核心概念：捕捉行业价格的趋势、动量和形态变化
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关键函数：
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ts_delta, ts_mean, ts_regression（获取斜率rettype参数）
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ts_decay_linear, ts_zscore, ts_rank
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ts_scale, ts_av_diff, ts_std_dev
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ts_corr, ts_covariance（用于行业内序列）
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设计思路：
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动量的变化率、加速度或平滑度构建
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动量衰减或增强模式识别
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价格与成交量关系的时序分析
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维度2：横截面领导力（CL）
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核心概念：识别行业内部的分化、龙头效应和相对强度
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关键函数：
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group_mean, group_std, group_rank
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group_zscore, group_neutralize, group_scale
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rank, zscore, quantile（横截面）
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bucket（用于龙头股筛选）
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设计思路：
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行业内部龙头股与平均表现的差异
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行业成分股的离散度分析
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相对排名的变化和稳定性
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维度3：市场状态适应性（MS）
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核心概念：根据市场环境动态调整因子逻辑
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关键函数：
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ts_rank, if_else, 条件判断运算符
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ts_std_dev（用于波动率调整）
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ts_regression（不同状态使用不同参数）
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trade_when（条件触发）
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设计思路：
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波动率调整的动量指标
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不同市场状态（高/低波动）使用不同的回顾期
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条件逻辑下的参数动态调整
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维度4：行业间联动（IS）
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核心概念：捕捉行业间的动量溢出和相关性变化
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关键函数：
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ts_corr, ts_covariance（跨行业）
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group_mean（用于行业指数）
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向量操作：vec_avg, vec_sum
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多序列相关性分析
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设计思路：
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领先-滞后行业的相关性分析
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行业间动量传导效应
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板块轮动的早期信号识别
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维度5：交易行为情绪（TS）
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核心概念：基于交易行为和情绪指标的反转信号
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关键函数：
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ts_corr(volume, close, d)（量价关系）
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ts_rank（历史相对位置）
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ts_zscore（极端值识别）
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days_from_last_change（事件驱动）
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设计思路：
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超买超卖状态识别
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交易拥挤度指标
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情绪极端值后的均值回归
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复合因子设计原则
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强制要求：
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每个表达式必须融合至少两个设计维度
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必须使用提供的操作符列表中的函数
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因子应具有经济逻辑解释性
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推荐组合模式：
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TM + CL：时序动量 + 横截面领导力
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示例：行业动量加速度 × 龙头股相对强度
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TM + MS：时序动量 + 状态适应性
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示例：波动率调整后的动量指标
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CL + IS：横截面 + 行业间联动
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示例：龙头股表现与相关行业的领先滞后关系
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MS + TS：状态适应 + 交易情绪
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示例：不同市场状态下的反转信号
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IS + TS：行业联动 + 交易情绪
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示例：行业间相关性变化与交易拥挤度
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参数化建议：
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使用不同的时间窗口组合（短/中/长周期）
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尝试不同的权重分配方式
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考虑非线性变换（log, power, sqrt）
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使用条件逻辑增强鲁棒性
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表达式构建指南
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基本结构：
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text
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复合因子 = 维度A组件 [运算符] 维度B组件 [条件调整]
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运算符使用策略：
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算术运算：add, subtract, multiply, divide
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非线性变换：log, power, sqrt, signed_power
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条件逻辑：if_else, and, or, 比较运算符
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标准化处理：normalize, winsorize, scale
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防止过拟合建议：
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避免过度复杂的嵌套
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使用经济直觉验证逻辑合理性
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考虑实际交易可行性
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包含风险控制元素（如波动率调整）
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*=====*
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操作符限制：只能且必须使用以下列表中提供的操作符。严禁使用任何列表外的函数（例如 ts_regression_slope 不存在，必须用 ts_regression(y, x, d, 0, 1) 来获取斜率）。
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abs, add, divide, multiply, subtract, log, power, sqrt, max, min, sign, reverse
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ts_mean, ts_sum, ts_std_dev, ts_delta, ts_delay, ts_zscore, ts_rank, ts_decay_linear, ts_corr, ts_covariance, ts_av_diff, ts_scale, ts_regression, ts_backfill
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group_mean, group_std, group_rank, group_zscore, group_neutralize, group_scale
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rank, scale, normalize, quantile, zscore, winsorize
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bucket, if_else, and, or, not, >, <, ==
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days_from_last_change, kth_element
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数据字段：假设主要数据字段为 close, high, low, volume, vwap。可安全使用。
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参数逻辑：参数d（回顾期）应在[5, 10, 20, 30, 60, 120]等具有市场意义（周、月、季度、半年）的数值中合理选择并差异化。
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行业隐含：通过group_mean、group_rank等函数或假设表达式在行业指数上运行来体现“行业”逻辑。
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输出格式：
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输出必须是且仅是 100行纯文本。
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每一行是一个完整、独立、语法正确的WebSim表达式。
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严禁任何形式的解释、编号、标点包裹（如引号）、Markdown格式或额外文本。
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示例思维（仅供理解，不输出）
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一个融合“龙头股趋势加速度(M)”与“行业整体情绪背离(R)”的因子思路，可用你的操作符实现为：
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multiply( ts_delta(group_mean(ts_regression(close, ts_step(1), 20, 0, 1), bucket(rank(close), "0.7,1")), 5), reverse(ts_corr(ts_zscore(volume, 20), ts_zscore(close, 20), 10)) )
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这里，ts_regression(..., rettype=1)获取斜率代替动量，bucket(rank(close), "0.7,1")近似选取市值前30%的龙头股，ts_corr(...)衡量价量情绪，reverse将其转化为背离信号。
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现在，请严格遵守以上所有规则，开始生成100行可立即在WebSim中运行的复合因子表达式。
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**输出格式**(一行一个表达式, 只要表达式本身, 不要解释, 不需要序号, 也不要输出多余的东西)：
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表达式
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表达式
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表达式
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...
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表达式
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请提供具体的WQ表达式。
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重申：请确保所有表达式都使用WorldQuant WebSim平台函数，不要使用pandas、numpy或其他Python库函数。输出必须是一行有效的WQ表达式。 |