RollingPearson 函數介紹

RollingPearson() 是 Zipline 提供的因子函數，用來計算兩個變數或因子之間的 滾動皮爾森相關係數（Rolling Pearson Correlation）。

此函數可觀察變數間的動態關聯程度，是量化策略中常用來偵測關係穩定性的工具。

函數語法

• base_factor：欲計算相關係數的主要因子。
• target：與 base_factor 配對計算相關係數的另一變數或因子。
• correlation_length：觀察期間（n 日），如欲觀察與前一日之相關，則設為 2。
• mask：可選的條件濾網，用來排除特定證券。

RollingPearson(
    base_factor=base_factor,
    target=target,
    correlation_length=10
)

範例

以下範例建立一個 Pipeline，計算每日報酬與近 6 日報酬之間的 10 日滾動相關係數

from zipline.pipeline.factors import RollingPearson
from zipline.pipeline.factors import DailyReturns
from zipline.pipeline.factors import Returns

def make_pipeline():
    base_factor = DailyReturns(inputs=[TWEquityPricing.close])
    target = Returns(inputs=[TWEquityPricing.close], window_length=6)
    return Pipeline(
        columns={
            "RollingPearson": RollingPearson(
                base_factor=base_factor,
                target=target,
                correlation_length=10
            )
        }
    )

run_pipeline(make_pipeline(), start_time, end_time)