Eiten: 一个开源的算法投资策略工具包

Eiten:为每个人打造的算法投资策略工具

在当今复杂多变的金融市场中,如何构建一个能够长期稳定盈利的投资组合是每个投资者都在思考的问题。传统的人工选股和资产配置方法往往难以应对市场的快速变化,而算法投资策略则为我们提供了一种更加科学和系统化的投资方法。

Eiten就是这样一个强大的开源算法投资工具包,它由知名量化投资公司Tradytics开发并开源,旨在为所有投资者提供先进的投资组合构建工具。无论您是个人投资者还是专业基金经理,Eiten都能帮助您构建出色的投资组合。

Eiten的主要特点

多种先进的投资策略:Eiten实现了多种统计和算法投资策略,包括特征组合(Eigen Portfolios)、最小方差组合(Minimum Variance Portfolios)、最大夏普比率组合(Maximum Sharpe Ratio Portfolios)以及基于遗传算法的组合。这些策略都有坚实的理论基础和良好的实证效果。
自定义股票池:用户可以根据自己的偏好和研究选择任意股票来构建投资组合,非常灵活。
严格的回测和前瞻测试框架:Eiten提供了完善的回测和前瞻测试功能,让用户可以充分评估策略的历史表现和未来潜力。
易于使用:尽管实现了复杂的算法,Eiten的使用却非常简单,只需几行命令就可以完成投资组合的构建和测试。
开源免费:作为一个开源项目,Eiten完全免费使用,用户还可以根据自己的需求进行定制和扩展。

让我们深入了解Eiten的核心功能和使用方法。

Eiten的投资策略详解

Eiten实现了四种主要的投资组合策略:

特征组合(Eigen Portfolios)

特征组合利用协方差矩阵的特征向量来构建投资组合。这种方法可以构建出与市场整体不相关的组合,从而获得较高的α收益。第一个特征组合通常被视为市场组合,而第二个特征组合与市场最不相关,具有最高的风险和回报。随着特征组合序号的增加,风险和回报都会逐渐降低。
最小方差组合(Minimum Variance Portfolio, MVP)

MVP试图最小化投资组合的方差,是一种低风险低回报的策略,适合风险厌恶型投资者。
最大夏普比率组合(Maximum Sharpe Ratio Portfolio, MSR)

MSR通过优化来最大化投资组合的夏普比率。这种策略在理论上可以获得风险调整后的最佳收益,但由于依赖历史数据,在未来表现可能会有所偏差。
基于遗传算法的组合(Genetic Algorithm based Portfolio)

这是Eiten团队自主开发的一种组合优化方法,同样以最大化夏普比率为目标,但采用了更加稳健的优化方法,通常能够产生比其他策略更稳定的投资组合。

投资组合权重示例

上图展示了使用Eiten构建的不同策略投资组合的权重分配示例。我们可以看到,特征组合给予特斯拉(TSLA)较大的权重,而其他策略的权重分配则相对均匀。有趣的是,所有策略都自动学会了使用SQQQ(做空纳斯达克100指数的ETF)来对冲风险,这显示了算法的智能性。

如何使用Eiten

使用Eiten构建投资组合非常简单,主要步骤如下:

安装必要的Python包:
```
pip install -r requirements.txt
```
在stocks/stocks.txt文件中添加您想要分析的股票代码。

运行以下命令来构建和测试投资组合:

python portfolio_manager.py --is_test 1 --future_bars 90 --data_granularity_minutes 3600 --history_to_use all --apply_noise_filtering 1 --market_index QQQ --only_long 1 --eigen_portfolio_number 3 --stocks_file_path stocks/stocks.txt

这个命令会使用过去5年的每日数据(不包括最后90天)来构建投资组合,然后在最后90天的数据上进行测试,并与QQQ指数进行比较。