自DolphinDB正式啟動高校合作計劃以來，我們已與多所知名高校開展合作，通過舉辦講座、開發課程、人才實訓、聯合研究等多種形式，實現產學研協同創新與人才共育，并取得了諸多突破性的成果。

　　2024年，DolphinDB與上海交通大學安泰經濟與管理學院研究團隊深度合作，聯合發起“橫截面資產定價因子”研究工程。依托學術論文Open Source Cross-Sectional Asset Pricing的理論框架，雙方合作完成了195個資產定價因子的工程化實現，將理論推導實際落地，為學術研究與量化投研提供了又一個開箱即用的工具，降低了復雜因子的應用門檻。此次合作使用DolphinDB腳本共實現了195個標準化因子的計算函數，并將其封裝成DolphinDB CSAP模塊，方便用戶直接調用。

　　CSAP因子的類別與構建方法

　　金融市場的量化研究中，橫截面資產定價因子(Cross-Sectional Asset Pricing Factor)是拆解資產收益來源的重要工具。這類因子通過捕捉市值、動量、流動性、波動性等維度特征，揭示不同資產間收益差異的來源，即所謂的“橫截面特征”。其應用場景覆蓋資產定價、投資組合優化及金融市場研究等多個方向，能夠幫助投資者理解市場規律、制定策略和規避風險。

　　橫截面資產定價中，各類研究者可以通過多因子模型解釋資產收益的差異。CSAP因子一般包括哪些類別，又有哪些構建因子的方法呢?

　　常見的CSAP因子包括：

　　價值因子(以市凈率、市盈率等指標衡量股票是否被低估)

　　規模因子(通過市值區分大小公司的風險收益特征)

　　動量因子(基于過去收益率捕捉趨勢延續效應)

　　盈利性因子(如ROE和毛利率篩選盈利能力強弱)

　　投資因子(通過資本支出增速識別企業擴張行為)

　　構建CSAP因子的方法靈活多樣，既包含基礎的算術運算(如市值=股價×流通股數)，也涉及復雜的統計建模(例如回歸分析篩選與收益顯著相關的變量)。量化研究者通過系統性篩選和驗證，將高度相關的因子嵌入經典定價模型(如Fama-French三因子模型)，進而幫助投資者量化風險敞口、優化資產配置。

　　DolphinDB CSAP模塊應用指南

　　DolphinDB CSAP模塊主要包含CSAPFactors、CSAPPrepare和CSAPHelper三大模塊文件，使用前需預先完成運行環境配置與基礎數據準備工作。

　　因子計算階段，為了提升效率，CSAP模塊提供了兩種計算模式：完整計算流程通過CSAPPrepare模塊的prepare系列函數執行數據清洗，再調用calc函數完成計算。若用戶已持有標準化數據，則可直接調用CSAPFactors模塊中的因子函數實現快速運算。

　　當用戶完成Compustat財務報表、CRSP市場數據、FF三因子等核心數據源的準備工作后，就可以按照標準化流程實現195個因子的自動化計算。

　　因子示例：平方貝塔因子在DolphinDB CSAP中的實現

　　平方貝塔因子betaSquared通過計算資產超額收益對市場超額收益平方的回歸系數平方值，來量化收益對非線性市場波動的敏感度。其經濟學含義為資產收益率對市場二次波動的風險敞口。

　　DolphinDB CSAP模塊通過標準化接口封裝與高性能算子融合，大幅降低了復雜因子的工程化門檻。

　　研究者無需深入探究底層實現，通過調用標準化接口，即可實現近兩百個CSAP因子的復雜計算邏輯。模塊中多次使用的滑動窗口系列函數和截面函數，能夠高效處理時序數據和截面數據，顯著提高計算效率，適應多變的數據需求。此外，通過m系列函數和高階函數等DolphinDB內置函數，模塊能夠獲取不同窗口內的計算結果，為代碼效率與簡潔度提供雙重保障。

　　特別鳴謝

　　在本次DolphinDB CSAP因子模塊的開發過程中，上海交通大學安泰經濟與管理學院的老師們用深厚的學術積累與創新思維，為因子模型的技術驗證與工程實現提供了洞見與支持。

　　歡迎更多高校加入DolphinDB高校合作計劃!

　　關于DolphinDB

　　浙江智臾科技有限公司由多位旅美博士于2016年歸國成立，致力于為全球用戶提供穩定、開發便捷的新一代實時分析平臺。由智臾科技研發的高性能分布式時序數據庫(Time-Series Database)DolphinDB。不僅支持海量數據的高效存儲與查詢，更開創性地提供功能完備的編程語言以支持復雜分析，以及高吞吐、低延時、開發便捷的流數據分析框架，是計算能力最強的數據庫系統之一。DolphinDB顯著提升了海量數據分析的效率，并且大幅減少開發成本，使企業能夠更加靈活應對瞬息萬變的行業競爭。

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