Alpha Factors

ตัวแปรต้น (Signals) ที่ใช้ในการทำนายผลตอบแทนส่วนเพิ่ม (Excess Returns) ในการเทรดเชิงปริมาณ

🇹🇭 ภาษาไทย

นิยาม

Alpha Factors คือสูตรคำนวณทางคณิตศาสตร์หรือสถิติที่เปลี่ยนข้อมูลดิบ (Raw Data) ให้กลายเป็นสัญญาณ (Signal) ที่มีอำนาจในการทำนายความเคลื่อนไหวของราคาสินทรัพย์ในอนาคต

หมวดหมู่ของปัจจัย

1. Technical Factors: ใช้ข้อมูล OHLCV (เช่น RSI, MACD, Mean Reversion)
2. Fundamental Factors: ใช้ข้อมูลจากงบการเงิน (เช่น P/E Ratio, Dividend Yield)
3. Sentiment Factors: ใช้ข้อมูลจากข่าวหรือ Social Media (Alternative Data)
4. Alpha Research Flow:
   • Ingestion: รับข้อมูลดิบ
   • Transformation: คำนวณเป็น Factor
   • Evaluation: วัดค่า IC (Information Coefficient) และ Turnover

---

🇬🇧 English

Concept

Alpha factors are transformations of raw data that aim to predict future asset returns. An effective alpha factor should have a statistically significant predictive power (Alpha) relative to a benchmark.

Key Metrics

• Information Coefficient (IC): The correlation between the factor score and the forward return.
• Factor Turnover: How frequently the factor rankings change, affecting execution costs.
• Signal-to-Noise Ratio: The ability to extract meaningful trends from volatile market data.

Design Principles

In ML4T, alpha factors serve as features for machine learning models. A robust pipeline involves handling outliers, standardizing scores (Z-score), and neutralizing exposure to common risk factors (Beta).