Alpha029

(min(product(rank(rank(scale(log(sum(ts_min(rank(rank((-1 * rank(delta((close-1), 5))))),2 ), 1))))),1), 5) + ts_rank(delay((-1 * returns), 6), 5))

因子函数说明： 1、rank（x） 含义：股票的排名。输入值向量x为股票向量，若输入值含NAN，则NAN不参与排名，输出为股票对应排名的boolean值（排名所占总位数的百分比）。

2、delta(x,d) 含义：当天x的值减去过去第d天x的值。 例如：计算股票i最新收盘价减去20天前的收盘价:delta(xi, 20)，其中xi是股票i的收盘价时间序列。

3、delay(x, d) 含义：取d天之前x的值。 例如：x为close（收盘价）序列，那么delay(close, 100）表示取100天前的收盘价。

4、ts_min(x, d) 含义：计算d天内X的最小值 例如：ts_min(close, 100)，指计算100天内close(收盘价)的最小值。

5、scale(x, a) 含义：对x进行标准化,a默认=1。 例如：scale(close, 1)，使x列数据标准化，且满足x绝对值和为1。

6、ts_rank(x,d) 含义:过去d日x的时间序列排序。 例如：输入值向量x为股票收盘价向量，d=10，那么将对过去10日的股票收盘价进行排序。

7、product(x, d) x序列中过去d天的所有元素乘积 例如：x为收盘价（close）,d=10,那么product（x, d)计算过去10日收盘价的乘积。

公用变量说明： returns:日收益率 close：收盘价

公式解析： product为时间序列上的相乘。对每一天计算close收盘价的5天价差，计算这两天的跌的最厉害的股票，加总后，归一化处理，排序后相乘，加上收益率与t-7相差最大（跌得最多）的排序后的股票，选取5天内结果最小的。使用了非常多的rank和scale和log。不一定使效果更好。可能是机器挖掘的后果。其含义为：选取那些这几天跌的比别人惨的股票买，即选择超跌的股票。