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# System prepended metadata

title: operators要幹的事

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# operators要幹的事 
Date:20201220
## marketTrend 
这周先用这块的事情run整个流程
### markeAmount
- 计算A股市场的成交量的环比，markerAmount的pct_change()，针对当前时间，寻找一个平稳的时间窗口，看Daily or Week这段时间在历史上的分位数水平，从2015年开始。
- 现在在历史上处于什么样的水平，这一周的交易额在我们的体系下是什么水平。划分：历史正常区间/过热区间/历史低迷区间（一个办法：上四分位数/中间/下四分位数）。最终区间，最终返回一个分数，这2个会出来1个score，分数的方向一般是一个正值。

### 宽基指数
- 宽基指数之间的比较 3类宽基指数
    - 宽基指数，中证500，中证800，沪深300
    - 行业分类，如 消费行业ETF，科技行业ETF（这个在股票里面找）
    - 风格指数，成长、价值、质量，中证800成长、中证800质量
- if 都是同一个栏目下的，做该类别指数的比较，我们可以知道市场里谁涨的比较好，return的rank，返回最近1周/1月，按照周频率排序，截面上指数的收益排名，知道市场上什么的东西大家都在投。比较 周+月，希望change得比较稳定，输出一个最近市场喜欢啥指数。

## Sector
### Sector Prosperity 直接算
- 只分析单一行业，多个行业就call它多次
- 需要用到行业分类，需要中信一级行业的数据，变成time * N的表，里面填写的是这个股票当时所处的sector的类别
- 这个decisionMaker要筛选好因子。比如，50个因子，40个是宏观（对铜矿、煤矿有影响但对消费没有影响，这是个动态的的factor pool，对于不同的行业需要筛选因子，decisionMaker做筛选这个事情，那么sector prosperity只负责对这些因子怎么operate）。
- outout：对于一个行业输出分数[看空/看多的度量]，返回行业景气度的看多和看空的信心指数。
- 只分析单一行业，多个行业就call它多次

***写了一个景气度的算法***：
  - 此处请看华泰8的图表6，指标都来源于wind底层数据库
  - 超配行业拿到行业指数相对于wind的收益，输出一个景气度，要拿到的realized return就是 alpha + beta
  - 先把某个行业里的所有股票把销售净利率、销售毛利率等8个指标（环比增量） 按照critier value（每个小类都不一样，比如3%【研报】；也可以看某个股票在历史上的分位数排名，大于多少映射成1）， 映射成-1，0，1的值。
  - 然后把这8个小类的分数按照股票在行业的市值比例加权，算加权均值，得到复合盈利因子。
  - 这样得到盈利能力、收益质量、现金流量等6个因子的复合因子。
  - y是行业里的 股票按市值加权收益率，X是这6个复合因子的时间序列。y=f（X），把系数得到。然后 6个系数beta * 当期的6个复合因子时间序列 = 这期的y。
  - 然后按照y的rank对所有整理过的行业一共11个进行排序。超配高排名的行业。


