reversal factorの算出

概要

前回に投稿した期間損益から
算出されたリターンを10分位に分けて
reversal factorを算出。

分析のための条件

スタート日を一か月前・エンド日を今日として一か月リターンを対象
前回投稿の期間損益をdataframeで返す関数をduration_returnとした

s_day = dt.date.today()
from dateutil.relativedelta import relativedelta
s_day = t_day - relativedelta(months=1)
rev_df = duration_return(s_day, e_day)

qcutで10分割してカラムに格納しDBに格納

そのままdataframeを分析して計算することもできたが、
今後のことを踏まえてデイリーでラベリングしたテーブルを持たせることに。
格納テーブルはreturn_reversal。

div = 10
l = [x for x in range(1, div + 1)]
rev_df['mon1'] = pd.qcut(rev_df['dur_chg'], div
                                    , labels = l)

1分位目のリターンを算出

下記の方法で、10分位目も算出して差分してリターン計算。

    rev = ts.return_reversal
    b_day = (t_day - cday).date()
    q_rev = ss.query(rev.tick).filter(rev.ddate==b_day)
    q_rev1 = q_rev.filter(rev.mon1 == 1).subquery()
    q_rev10 = q_rev.filter(rev.mon1 == 10).subquery()
    q_sprc = ss.query(prc.tick, prc.close).filter(prc.ddate==b_day).subquery()
    q_eprc = ss.query(prc.tick, prc.close).filter(prc.ddate==t_day).subquery()
    ttick = q_rev1.c.tick
    PL = (q_sprc.c.close * 100 / q_eprc.c.close) - 100
    # PL = (cast(cast((PL * 100), Integer), Float)/ 100 )

    sub_q = ss.query(
                    ttick,
                    PL.label('PL')
                    ) \
                    .join(q_sprc, ttick == q_sprc.c.tick) \
                    .join(q_eprc, ttick == q_eprc.c.tick).subquery()

    query = ss.query(func.avg(sub_q.c.PL))
    df = pd.read_sql(query.statement, engine)

管理

このあたりをタスク化して、ファクターリターンとエクスポージャーを自動計算させていく。

終わりに

雑でごめんなさい