啥叫动量因子

动量因子（Momentum Factor）是一种广泛应用于金融市场的量化投资策略，它基于资产过去的表现来预测未来的价格走势。动量因子通常计算一段时间内资产价格的相对强弱，假设“强者恒强、弱者恒弱”，即过去表现较好的资产在未来也会继续表现良好。

下面是一段使用 Python 和 Pandas 库实现动量因子的代码示例。这段代码将计算每个时间点上资产的动量值，并根据这些值构建一个动量因子。

动量因子代码

import pandas as pd
import numpy as np

def calculate_momentum_factor(df, lookback_period=12):
    """
    计算动量因子。
    
    :param df: DataFrame，包含 '日期' 和 '收盘价' 列
    :param lookback_period: int，回溯周期，默认为12个月
    :return: DataFrame，包含原始数据和新增的 '动量因子' 列
    """
    # 确保 '日期' 列是 datetime 类型
    df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
    
    # 按照 '日期' 排序
    df = df.sort_values(by='日期')
    
    # 计算动量因子：当前收盘价与 lookback_period 之前的收盘价之比减1
    df['动量因子'] = df['收盘价'].pct_change(periods=lookback_period)
    
    # 填充NaN值，因为 pct_change 会生成一些初始的 NaN 值
    df['动量因子'] = df['动量因子'].fillna(0)
    
    return df

# 示例用法
if __name__ == "__main__":
    # 创建示例数据
    data = {
        '日期': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=50, freq='M'),
        '收盘价': np.random.uniform(low=90, high=110, size=50)  # 随机生成的收盘价数据
    }
    df = pd.DataFrame(data)

    # 计算动量因子，使用12个月作为回溯周期
    df_with_momentum = calculate_momentum_factor(df, lookback_period=12)

    print(df_with_momentum[['日期', '收盘价', '动量因子']].tail())

解释

calculate_momentum_factor 函数：
- 输入是一个包含 日期 和 收盘价 列的 DataFrame。
- lookback_period 参数指定了用于计算动量因子的时间窗口，默认为12个月。
- 函数首先确保 日期 列是 datetime 类型，并按日期排序。
- 使用 pct_change 方法计算动量因子，即当前收盘价与 lookback_period 之前的收盘价之比减1。
- 对于最初几个没有足够历史数据的行，使用 fillna(0) 来填充 NaN 值。
示例用法：
- 创建了一个包含随机收盘价数据的示例 DataFrame。
- 调用 calculate_momentum_factor 函数计算动量因子，并打印最后几行结果以检查输出。