修改与导入 Python 因子

你要编写的函数

主入口使用 compute_factor(df)。df 包含股票代码、交易日期和当前研究可用的行情字段，函数返回与输入行对应的一列因子值。

涉及过去若干日的涨跌或滚动统计时，按股票代码分组计算。每只股票的历史序列在组内处理。

以下是客户端同一份“短期反转”示例。负号让最近下跌的股票取得更高的因子值。

def compute_factor(df):
    close = df['close'].astype(float)
    return -close.groupby(df['ts_code']).pct_change(5, fill_method=None)

从修改一个窗口开始

短期反转中的 5 表示五个交易日。可以另存一次修改，观察窗口变化如何影响收益、回撤与因子表现。

“20日动量”示例通过 WINDOW 设置回看长度。“日内振幅”使用每日最高价、最低价和收盘价。每个示例的说明都对应它实际计算的研究问题。

比较时保持其余条件一致，查看源码版本、日期、成本和数据版本。

导入和导出代码

1. 在“研究项目”点击“导入 Python”，选择自己的 .py 文件。导入后会作为当前工作区的研究草稿打开。
2. 检查研究名称、输入字段和函数返回，再保存并运行。需要查看字段时，点击编辑区的“查看数据字段”。
3. 在编辑区点击“导出 Python”，选择保存位置，可以保存当前已保存的源码。

处理代码提示

运行前会检查语法和因子输入输出。按页面提供的问题和行号修改后，保存并发起新的运行。

代码检查通过后，真实数据运行仍可能发现缺失字段、空区间或计算异常。保留对应运行记录，结合代码和数据范围处理。