[실습1] CHN region에서 pv dataset을 활용한 알파

1. 알파 설명

   : reversion alpha

   • ts_delta(close, 3)

     : 3일전~오늘, 종가의 시계열적 차이

     • 과거 3일전보다 상승했으면 → 양수
     • 하락했으면 → 음수

   • -rank( )

     • 상승 → -양수 → 음수 ⇒ short position으로 배팅
     • 하락 → -음수 → 양수 ⇒ long position으로 배팅

   • condition=ts_arg_max(volume, 5)==0;

     : 거래량 기준으로 5일동안 보았을 때 거래량이 최대인 날의 값이 0이 됨

   • trade_when(condition, ~, -1);

     : 위의 condition이 boolean 값으로서 들어가 true값으로 작용

     • condition이 false인 경우는 해당 알파 weight을 그대로 적용
     • true일 때 알파 weight만큼을 다시 rebalancing하게 됨

   ⇒ turnover를 조정하기 위해 decay를 재설정한 것이 아니라

   ⇒ entry condition을 부여한 trade_when operator를 사용한 것

2. 알파 성능 측정

   : robust에 문제가 있음

[실습1-개선 알파]

1. 알파 설명

   : 앞선 알파와는 다르게 entry condition 뿐만 아니라 exit condition을 작성해 줌

   • abs(returns)>=0.1

     • returns

       : 어제 전체 주식의 수익률에 대한 매트릭스

     : 그래서 그 수익이 +10%, -10%보다 더 큰 날일 경우에는 바로 exit하게 됨

   ⇒ 이렇게 조정하면 알파 제출이 가능함

2. 4가지 경우 예제

   position	returns	profit & loss
   short	-0.1	realize profit
   short	+0.1	stop loss
   long	-0.1	stop loss
   long	+0.1	realize profit

   • position = short

     : ‘3일전보다 상승해서 → short 배팅’한 경우를 의미

     • returns=-0.1

       : 실제로 10% 하락을 한 경우

       ⇒ 따라서 공매도를 한 position에서 수익을 하루 만에 보고 있는 것

       ⇒ 3 day reversion alpha이므로 시그널이 3일정도 유지되는 알파인데 이것을 3일정도 유지시키는 시그널이 아니라 바로 오늘 그 수익을 실현하는 알파라고 볼 수 있음(realize profit)

     • returns=+0.1

       : 실제는 반대로 10% 상승을 한 경우

       ⇒ abs(returns)>=0.1에 해당되므로 exit 조건이 걸림(stop loss)

   • position = long도 vice versa