如何运行

alpha_creation.ipynb：用于读取MySQL数据库,进行因子计算,并将因子值存储到本地parquet

alpha_test.ipynb:读取本地的因子数据，进行数据处理并分析因子表现

数据准备

使用 20180102 - 20240516 中证500成分股的5分钟频数据

因子构造

PV_Corr：计算每日计算该股票5分钟收盘价 Pt 与对应5分钟成交量 Vt 的相关系数，得到日频因子

dP_P_Corr：每日先将该股票的5分钟收盘价序列做一阶差分，再计算 ∆Pt 序列与 Pt+1 序列的相关系数，得到日频因子

dV_V_Corr：每日先将该股票的5分钟成交量序列做一阶差分，再计算 ∆Vt 序列与 Vt+1 序列的相关系数，得到日频因子

dP_abs_P_Corr：每日先将该股票的5分钟收盘价序列做一阶差分，再计算 abs(∆Pt) 序列与 Pt+1 序列的相关系数，得到日频因子

dV_abs_V_Corr：每日先将该股票的5分钟成交量序列做一阶差分，再计算 abs(∆Vt) 序列与 Vt+1 序列的相关系数，得到日频因子

Reference

参考东吴证券研报《CPV因子错位版，价量自相关性中蕴藏的选股信息》

因子评价

image截取了5个因子对应的corr, 10组 group return及2018-2024的累计收益，更多因子评价指标详见 alpha_test.ipynb