deap系统重构，再新增一个新的因子，年化39.1%，卡玛提升至2.76（附python代码）

原创内容第776篇，专注量化投资、个人成长与财富自由。

本周核心工作之一，deap因子挖掘：

Deap牛刀小试，挖掘出长期年化29.2%的轮动因子

deap时间序列函数补充，挖掘出年化39.12%的轮动因子，卡玛比率2.52

今天继续完善一下系统，准备明天交付给大家全部代码。

挖掘出一个新的因子：

ts_pct_change(ts_maxmin(close, 60), 5)

星球里有同学问，挖掘出来的因子解释性如何。

因子的可解释性是由你提供的元函数算子决定的。

这个因子 ts_pct_change(ts_maxmin(close, 60), 5) 是一个基于时间序列的股票因子，通常用于量化投资或技术分析中。

以下是对这个因子的逐步解释：

1. ts_maxmin(close, 60)

• ts_maxmin：这是一个时间序列函数，通常用于计算过去一段时间内的最大值或最小值。在这里，ts_maxmin(close, 60) 的含义是计算过去60个交易日内的收盘价的最大值或最小值。

• 作用：通过取过去60天的极值（最大值或最小值），可以捕捉到股票价格在这段时间内的极端波动情况，从而为后续的分析提供基础数据。

• 作用：基于 ts_maxmin(close, 60) 的结果，计算其在过去5个交易日内的变化率。这个变化率可以帮助投资者了解股票价格在极端值附近的变化趋势，例如是否从极值点开始反弹或继续下跌。

3. 整体作用

• 因子含义：ts_pct_change(ts_maxmin(close, 60), 5) 的整体作用是计算过去60天内股票收盘价的极值（最大值或最小值）在过去5天内的百分比变化。

• 应用场景：这种因子通常用于技术分析，帮助投资者识别股票价格的极端波动点以及随后的价格走势。例如，如果股票价格在60天内达到极值后，接下来5天内出现显著变化，可能预示着市场情绪的转变或趋势的反转。

@calc_by_symbol
def ts_maxmin(X, d):
    return (X - ts_min(X, d)) / (ts_max(X, d) - ts_min(X, d))

吾日三省吾身

南方小年，年越来越近了。

很多商铺都休假了。

春节是一种仪式感。

大家都说，辛苦一年了，好好休息几天。

放下焦虑、烦恼与亲人团聚。

现在通讯方便了，电话、微信都可以随时联系；交通方便了，飞机、高铁当天可达。

不像以前，回一次家，感觉跨越千山万水。

奔赴是中国人的情结。

无论家乡多远，无论老家多旧。

父母在，家就在。

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