DolphinDB 与交大安泰金工研究团队联合推出资产定价因子模块！
该页面介绍 DolphinDB 高校合作计划背景，并说明与上海交大安泰团队合作完成 CSAP 因子工程化实现与模块封装的成果。
What this page covers
- 技能认证特训营第二期报名入口与优惠提示
- 新闻栏目与文章标题
- 发布日期信息
- 高校合作计划与 CSAP 因子研究工程成果概述
- CSAP 因子定义、应用与类别/构建方法
- CSAP 模块应用指南与两种计算模式
- betaSquared 因子示例：实现、调用与输出说明
技能认证特训营第二期报名入口与优惠提示
页面顶部提供技能认证特训营第二期的限时报名链接与福利优惠提示。
- 提供“技能认证特训营第二期”的报名链接。
- 提示限时报名可享专属福利优惠。
新闻栏目与文章标题
标识该页面属于新闻栏目，并展示文章主标题。
- 页面标识为新闻栏目内容。
- 页面展示文章主标题。
发布日期
给出新闻发布的日期信息。
- 新闻发布日期为 2025.03.17。
高校合作计划背景与CSAP因子研究工程成果概述
介绍 DolphinDB 高校合作计划背景，并说明与上海交大安泰团队合作完成 CSAP 因子工程化实现与模块封装的成果。
- DolphinDB 正式启动高校合作计划并与多所高校合作。
- 合作形式包含讲座、课程开发、人才实训与联合研究等。
- 与上海交大安泰研究团队联合发起“横截面资产定价因子”研究工程。
- 195 个资产定价因子完成工程化实现。
- 将因子计算函数封装为 DolphinDB CSAP 模块供直接调用。
CSAP因子的类别与构建方法
解释横截面资产定价因子的概念、应用场景，并列举常见因子类别及构建方法示例。
- CSAP 因子用于拆解资产收益来源并解释横截面收益差异。
- 因子可捕捉市值、动量、流动性与波动性等维度特征。
- 应用方向包含资产定价、投资组合优化与金融市场研究。
- 常见因子类别包括价值、规模、动量、盈利性与投资因子。
- 因子构建既可基于算术运算，也可使用回归分析等统计建模。
DolphinDB CSAP模块应用指南
说明 CSAP 模块的组成、使用前准备、以及两种因子计算模式与所需核心数据源。
- CSAP 模块包含 CSAPFactors、CSAPPrepare、CSAPHelper 三个模块文件。
- 使用前需完成运行环境配置与基础数据准备。
- 提供“完整计算流程”和“标准化数据下快速运算”两种模式。
- 完整流程先 prepare 清洗数据，再调用 calc 完成计算。
- 流程需要准备 Compustat、CRSP 与 FF 三因子等核心数据源。
因子示例：平方贝塔因子在 DolphinDB CSAP 中的实现
通过 betaSquared 因子示例展示计算逻辑、代码实现、数据模拟加载、接口调用与输出结果说明。
- betaSquared 用回归系数量化对非线性市场波动的敏感度。
- 函数签名为 def betaSquared(ret, rf, ewretd)。
- 示例中先计算超额收益：retrf=ret-rf 与 ewmktrf=ewretd-rf。
- 滚动回归窗口为 60 个月，最小观测值为 20 个月。
- 示例说明 ret、rf、ewretd 三个输入参数均为向量。
- 示例使用 CSAPPrepare 与 CSAPDataSimulation 模块。
- CSAPDataSimulation 可模拟指定资产与时间范围的月度数据并提取数据表。
- 输出说明提到字段包含 permno、time_avail_m 与 BetaSquared 数值。
模块价值与性能相关主张
主张 CSAP 模块通过标准化封装与高性能算子融合降低工程化门槛，并强调窗口/截面函数与内置函数对效率与简洁性的支持。
- 模块通过标准化接口封装与高性能算子融合降低工程化门槛。
- 通过调用标准化接口可实现近两百个 CSAP 因子的计算逻辑。
- 示例提到多次使用滑动窗口与截面函数以提高计算效率。
- 示例提到使用 m 系列函数与高阶函数以获取不同窗口内结果。
特别鸣谢与高校合作计划邀请
对上海交大安泰学院团队在开发中的支持表示感谢，并邀请更多高校加入合作计划。
- 感谢上海交大安泰学院老师们为技术验证与工程实现提供支持。
- 邀请更多高校加入 DolphinDB 高校合作计划。
Facts Index
| Entity | Attribute | Value | Confidence |
|---|---|---|---|
| 技能认证特训营第二期 | 报名链接 | https://www.qingsuyun.com/h5/e/217471/5/ | high |
| 技能认证特训营第二期 | 优惠/福利描述 | 限时报名，享专属福利优惠 | low |
| 新闻文章 | 发布日期 | 2025.03.17 | high |
| DolphinDB | 计划/项目 | 正式启动高校合作计划，并与多所知名高校开展合作 | medium |
| DolphinDB 高校合作计划 | 合作形式 | 举办讲座、开发课程、人才实训、联合研究等多种形式，实现产学研协同创新与人才共育 | medium |
| DolphinDB 与上海交通大学安泰经济与管理学院研究团队 | 合作内容 | 深度合作，联合发起“横截面资产定价因子”研究工程 | high |
| “横截面资产定价因子”研究工程 | 理论框架来源 | 依托学术论文 Open Source Cross-Sectional Asset Pricing 的理论框架 | medium |
| 资产定价因子工程化实现 | 实现数量 | 195 个资产定价因子完成工程化实现 | high |
| 资产定价因子工程化实现 | 目标/效果 | 将理论推导实际落地，为学术研究与量化投研提供开箱即用工具，降低复杂因子应用门槛 | low |
| DolphinDB CSAP 模块 | 封装内容 | 使用 DolphinDB 脚本实现 195 个标准化因子的计算函数，并封装成 DolphinDB CSAP 模块供直接调用 | high |
| 横截面资产定价因子（CSAP Factor） | 定义/作用 | 拆解资产收益来源的重要工具，通过捕捉市值、动量、流动性、波动性等维度特征揭示不同资产间收益差异来源（横截面特征） | high |
| 横截面资产定价因子（CSAP Factor） | 应用场景 | 覆盖资产定价、投资组合优化及金融市场研究等方向 | high |
| 横截面资产定价因子（CSAP Factor） | 对投资者的帮助 | 帮助投资者理解市场规律、制定策略和规避风险 | low |
| CSAP 因子类别 | 常见类别列表 | 价值因子、规模因子、动量因子、盈利性因子、投资因子 | high |
| 价值因子 | 衡量方式示例 | 以市净率、市盈率等指标衡量股票是否被低估 | high |
| 规模因子 | 衡量方式示例 | 通过市值区分大小公司的风险收益特征 | high |
| 动量因子 | 衡量方式示例 | 基于过去收益率捕捉趋势延续效应 | high |
| 盈利性因子 | 衡量方式示例 | 如 ROE 和毛利率筛选盈利能力强弱 | high |
| 投资因子 | 衡量方式示例 | 通过资本支出增速识别企业扩张行为 | high |
| CSAP 因子构建方法 | 方法描述 | 既包含基础算术运算（如 市值=股价×流通股数），也涉及复杂统计建模（例如 回归分析筛选与收益显著相关变量） | high |
| CSAP 因子与定价模型 | 嵌入模型示例 | 将高度相关的因子嵌入经典定价模型（如 Fama-French 三因子模型） | medium |
| DolphinDB CSAP 模块 | 主要模块文件 | CSAPFactors、CSAPPrepare、CSAPHelper 三大模块文件 | high |
| DolphinDB CSAP 模块 | 使用前准备 | 需预先完成运行环境配置与基础数据准备工作 | high |
| DolphinDB CSAP 模块 | 因子计算模式 | 提供两种计算模式：完整计算流程（prepare 数据清洗 + calc 计算）与标准化数据下的快速运算（直接调用因子函数） | high |
| 完整计算流程 | 执行方式 | 通过 CSAPPrepare 模块的 prepare 系列函数执行数据清洗，再调用 calc 函数完成计算 | high |
| 快速运算模式 | 适用条件与方式 | 若用户已持有标准化数据，可直接调用 CSAPFactors 模块中的因子函数实现快速运算 | high |
| CSAP 因子自动化计算流程 | 核心数据源准备 | 需准备 Compustat 财务报表、CRSP 市场数据、FF 三因子等核心数据源 | high |
| CSAP 因子自动化计算 | 可自动计算数量 | 195 个因子可按标准化流程实现自动化计算 | high |
| 平方贝塔因子（betaSquared） | 计算定义 | 通过计算资产超额收益对市场超额收益平方的回归系数平方值，量化收益对非线性市场波动的敏感度 | high |
| 平方贝塔因子（betaSquared） | 经济学含义 | 资产收益率对市场二次波动的风险敞口 | medium |
| betaSquared 函数实现 | 函数签名 | def betaSquared(ret, rf, ewretd) | high |
| betaSquared 函数实现 | 超额收益计算 | retrf = ret - rf；ewmktrf = ewretd - rf | high |
| betaSquared 函数实现 | 滚动回归参数 | 60 个月窗口，20 个月最小观测值 | high |
| betaSquared 函数实现 | 输出表达式 | return pow(mbeta(retrf, ewmktrf, 60, 20), 2) | high |
| betaSquared 示例代码 | 输入参数类型 | 输入参数（ret, rf, ewretd）均为向量 | high |
| DolphinDB mbeta 函数 | 作用描述 | 使窗口滑动线性回归分析变得简洁，开发者无需再开发滑动回归函数即可获得贝塔值 | medium |
| 平方贝塔因子完整计算示例 | 使用模块 | use CSAPPrepare；use CSAPDataSimulation | high |
| CSAPDataSimulation 模块 | 用途 | 模拟指定资产（gvkeyList）和时间范围（1987-2023年）的月度数据，并提取 monthlyCRSP、monthlyFF、monthlyMarket | high |
| 平方贝塔因子示例数据模拟 | gvkeyList | 10970 10910 | high |
| 平方贝塔因子示例数据模拟 | 时间范围（年） | startYear=1987；endYear=2023 | high |
| calcBetaSquared 接口 | 用途 | 生成全市场平方贝塔因子矩阵 | high |
| calcBetaSquared 调用示例 | 参数准备函数 | prepareMonthlyCRSP(monthlyCRSP)、prepareMonthlyFF(monthlyFF)、prepareMonthlyMarket(monthlyMarket) | high |
| calcBetaSquared 调用示例 | startTime 与 endTime | startTime=1987.01M；endTime=2023.12M | high |
| calcBetaSquared 输出示例图片（AI 说明） | 包含字段 | 包含 permno、time_avail_m 以及 BetaSquared 数值（平方贝塔因子数值） | medium |
| DolphinDB CSAP 模块 | 能力主张（AI 说明） | 能够通过标准化接口高效将复杂金融计算逻辑转化为结构化因子数据，为后续量化研究提供支持 | low |
| DolphinDB CSAP 模块 | 工程化门槛影响 | 通过标准化接口封装与高性能算子融合，大幅降低复杂因子的工程化门槛 | low |
| DolphinDB CSAP 模块 | 无需深入底层即可实现的能力 | 研究者通过调用标准化接口即可实现近两百个 CSAP 因子的复杂计算逻辑 | medium |
| DolphinDB CSAP 模块 | 使用的函数类型 | 多次使用滑动窗口系列函数和截面函数，处理时序与截面数据以提高计算效率并适应多变数据需求 | medium |
| DolphinDB CSAP 模块 | 内置函数支持 | 通过 m 系列函数和高阶函数等内置函数获取不同窗口内的计算结果，为代码效率与简洁度提供保障 | medium |
| 上海交通大学安泰经济与管理学院（老师们） | 在模块开发中的贡献 | 为因子模型的技术验证与工程实现提供洞见与支持 | medium |
| DolphinDB | 合作计划邀请 | 欢迎更多高校加入 DolphinDB 高校合作计划 | medium |