另类数据因子清洗与信号合成实战
📚 共计 30 章节
01
另类数据概述
什么是另类数据 · 与传统数据区别 · 价值与挑战
概念
基础
02
数据源探索
社交媒体 · 卫星图像 · 电商评论 · 新闻舆情 · 供应链
数据源
多模态
03
数据采集基础
API接口 · 网络爬虫 · JSON/XML/CSV解析
爬虫
API
04
数据质量初探
缺失值 · 异常值 · 重复值 · 不一致数据
清洗
质量
05
文本数据清洗
正则表达式 · HTML标签去除 · 停用词过滤
文本
正则
06
时间序列对齐
不同频率对齐 · 时区 · 交易日历 · 重采样
时序
对齐
07
异常值检测
3-Sigma · IQR · Z-Score · 孤立森林
异常
统计
08
缺失值处理
删除法 · 均值/中位数填充 · 插值 · KNN
缺失
填充
09
数据标准化与归一化
Min-Max · Z-Score · RobustScaler · MaxAbs
缩放
预处理
10
数据去噪
移动平均 · 指数平滑 · 小波去噪 · 卡尔曼滤波
去噪
平滑
11
特征工程基础
特征提取 · 构造 · 选择 · PCA降维
特征
降维
12
文本特征提取
TF-IDF · Word2Vec · BERT · 情感得分
NLP
嵌入
13
图像数据特征
卫星图像处理 · 像素值 · 颜色直方图 · 纹理
图像
遥感
14
时序特征构建
滚动统计量 · 滞后特征 · 差分 · 季节性分解
时序
滚动
15
因子正交化
施密特正交化 · PCA正交化 · 去相关
正交
去相关
16
因子标准化
横截面标准化 · 时序标准化 · 行业中性化
标准化
中性
17
因子合成基础
等权合成 · 市值加权 · IC加权
合成
加权
18
动态权重合成
滚动IC加权 · 波动率倒数 · 风险平价
动态
风险
19
机器学习合成法
线性回归 · 岭回归 · Lasso · 弹性网络
ML
回归
20
树模型合成
随机森林 · XGBoost · LightGBM
树模型
集成
21
神经网络合成
MLP · LSTM · Transformer 尝试
深度学习
NN
22
信号回测框架
回测引擎 · 手续费滑点 · 基准选择
回测
系统
23
信号评价指标
IC · RankIC · IR · 夏普 · 最大回撤 · 胜率
评价
指标
24
过拟合检测
交叉验证 · 滚动窗口 · 夏普衰减 · 组合衰减
过拟合
验证
25
信号衰减分析
半衰期 · IC衰减曲线 · 换手率分析
衰减
换手
26
行业与市值中性化
回归中性化 · 分组合成 · 市值分层测试
中性化
分层
27
极端风险控制
VaR · CVaR · 压力测试 · 尾部风险对冲
风控
极端
28
实盘注意事项
数据延迟 · 交易成本 · 冲击成本 · 容量限制
实战
交易
29
案例实战1
基于社交媒体情绪的因子清洗与合成
案例
情绪
30
案例实战2
基于卫星图像的供应链因子清洗与合成
案例
卫星