在alpha158的数据集代码中，标签设置为ts_delay(close, -3) / ts_delay(close, -1) - 1。
查询了qlib中alpha158的标签设置，是Ref($close, -2)/Ref($close, -1) - 1。
开发团队解释原因为，中国股票市场的T+1机制：T日收盘出信号，股票可以在 T+1 日收盘价买入并在 T+2 日收盘卖出。那么alpha158中设置为ts_delay(close,-3)是如何考虑的？
在vnpy的回测过程中，T日收盘出信号，应该是T+1日开盘买入，T+2日开盘再卖出吧？这样的回测结果和标签逻辑并不一致。还是说为了结果的有效性，故意预测了比较长的周期？

sanjinxx wrote:

在alpha158的数据集代码中，标签设置为ts_delay(close, -3) / ts_delay(close, -1) - 1。
查询了qlib中alpha158的标签设置，是Ref($close, -2)/Ref($close, -1) - 1。
开发团队解释原因为，中国股票市场的T+1机制：T日收盘出信号，股票可以在 T+1 日收盘价买入并在 T+2 日收盘卖出。那么alpha158中设置为ts_delay(close,-3)是如何考虑的？
在vnpy的回测过程中，T日收盘出信号，应该是T+1日开盘买入，T+2日开盘再卖出吧？这样的回测结果和标签逻辑并不一致。还是说为了结果的有效性，故意预测了比较长的周期？

为了结果有效性做出的选择。我们实际测下来ts_delay(close,-3)效果更好些（可以理解为优化后的参数结果），当然不同的特征集、不同的调仓策略，可能适合不同的参数