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expr_codegen 符号表达式代码生成器

表达式转代码工具

项目背景

在本人新推出polars_ta这个库后，再回头反思expr_codegen是什么。

expr_codegen本质是DSL，领域特定语⾔(Domain Specific Language)。但它没有定义新的语法

它解决了两个问题:

  1. polars_ta已经能很方便的写出特征计算表达式，但遇到混用时序与截面的表达式，利用expr_codegen能自动分组大大节省工作
  2. expr_codegen利用了Common Subexpression Elimination公共子表达式消除，大量减少重复计算，提高效率

就算在量化领域，初级研究员局限于时序指标，仅用polars_ta即可，中高级研究员使用截面指标，推荐用expr_codegen

虽然现在此项目与polars_ta依赖非常紧密，但也是支持翻译成其它库,如pandas / cudf.pandas，只是目前缺乏一个比较简易的库

在线演示

https://exprcodegen.streamlit.app

初级用户可以直接访问此链接进行表达式转译，不需要另外安装软件。(此工具免费部署在国外，打开可能有些慢)

更完整示例访问alpha_examples

使用示例

import sys

# from polars_ta.prefix.talib import *  # noqa
from polars_ta.prefix.cdl import *  # noqa
from polars_ta.prefix.ta import *  # noqa
from polars_ta.prefix.tdx import *  # noqa
from polars_ta.prefix.wq import *  # noqa

from expr_codegen.tool import codegen_exec


def _code_block_1():
    # 因子编辑区，可利用IDE的智能提示在此区域编辑因子
    LOG_MC_ZS = cs_mad_zscore(log1p(market_cap))


def _code_block_2():
    # 模板中已经默认导入了from polars_ta.prefix下大量的算子，但
    # talib在模板中没有默认导入。这种写法可实现在生成的代码中导入
    from polars_ta.prefix.talib import ts_LINEARREG_SLOPE  # noqa

    # 1. 下划线开头的变量只是中间变量,会被自动更名，最终输出时会被剔除
    # 2. 下划线开头的变量可以重复使用。多个复杂因子多行书写时有重复中间变时不再冲突
    _avg = ts_mean(corr, 20)
    _std = ts_std_dev(corr, 20)
    _beta = ts_LINEARREG_SLOPE(corr, 20)

    # 3. 下划线开头的变量有环循环赋值。在调试时可快速用注释进行切换
    _avg = cs_mad_zscore_resid(_avg, LOG_MC_ZS, ONE)
    _std = cs_mad_zscore_resid(_std, LOG_MC_ZS, ONE)
    # _beta = cs_mad_zscore_resid(_beta, LOG_MC_ZS, ONE)

    _corr = cs_zscore(_avg) + cs_zscore(_std)
    CPV = cs_zscore(_corr) + cs_zscore(_beta)


df = None  # 替换成真实的polars数据
df = codegen_exec(df, _code_block_1, _code_block_2, output_file=sys.stdout)  # 打印代码
df = codegen_exec(df, _code_block_1, _code_block_2, output_file="output.py")  # 保存到文件
df = codegen_exec(df, _code_block_1, _code_block_2)  # 只执行，不保存代码

目录结构

│  requirements.txt # 通过`pip install -r requirements.txt`安装依赖
├─data
│      prepare_date.py # 准备数据
├─examples
│      demo_express.py # 速成示例。演示如何将表达式转换成代码
│      demo_exec_pl.py # 演示调用转换后代码并绘图
│      demo_transformer.py # 演示将第三方表达式转成内部表达式
│      output.py # 结果输出。可不修改代码，直接被其它项目导入
│      show_tree.py # 画表达式树形图。可用于分析对比优化结果
│      sympy_define.py # 符号定义，由于太多地方重复使用到，所以统一提取到此处
├─expr_codegen
│   │  expr.py # 表达式处理基本函数
│   │  tool.py # 核心工具代码。一般不需修改
│   ├─polars
│   │  │  code.py # 针对polars语法的代码生成功能
│   │  │  template.py.j2 # `Jinja2`模板。用于生成对应py文件，一般不需修改
│   │  │  printer.py # 继承于`Sympy`中的`StrPrinter`，添加新函数时可能需修改此文件

工作原理

本项目依赖于sympy项目。所用到的主要函数如下：

  1. simplify: 对复杂表达式进行化简
  2. cse: Common Subexpression Elimination公共子表达式消除
  3. StrPrinter: 根据不同的函数输出不同字符串。定制此代码可以支持其它语种或库

因为groupby,sort都比较占用时间。如果提前将公式分类，不同的类别使用不同的groupby，可以减少计算时间。

  1. ts_xxx(ts_xxx): 可在同一groupby中进行计算
  2. cs_xxx(cs_xxx): 可在同一groupby中进行计算
  3. ts_xxx(cs_xxx): 需在不同groupby中进行计算
  4. cs_xxx(ts_xxx(cs_xxx)): 需三不同groupby中进行计算
  5. gp_xxx(aa, )+gp_xxx(bb, ): 因aa,bb不同，需在两不同groupby中进行计算

所以

  1. 需要有一个函数能获取当前表达式的类别(get_current)和子表达式的类别(get_children)
  2. 如果当前类别与子类别不同就可以提取出短公式(extract)。不同层的同类别表达式有先后关系，不能放同一groupby
  3. 利用cse的特点，将长表达式替换成前期提取出来的短表达式。然后输入到有向无环图(DAG)
  4. 利用有向无环图的流转，进行分层。同一层的ts,cs,gp不区分先后
  5. 同一层对ts,cs,gp分组，然后生成代码(codegen)即可

隐含信息

  1. ts: sort(by=[ASSET, DATE]).groupby(by=[ASSET], maintain_order=True)
  2. cs: sort(by=[DATE]).groupby(by=[DATE], maintain_order=False)
  3. gp: sort(by=[DATE, GROUP]).groupby(by=[DATE, GROUP], maintain_order=False)

即

  1. 时序函数隐藏了两个字段ASSET, DATE，横截面函数了隐藏了一个字段DATE
  2. 分组函数转入了一个字段GROUP，同时隐藏了一个字段DATE

两种分类方法

  1. 根据算子前缀分类(get_current_by_prefix)，限制算子必需以ts_、cs_、gp_开头
  2. 根据算子全名分类(get_current_by_name), 不再限制算子名。比如cs_rank可以叫rank

二次开发

  1. 备份后编辑demo_express.py, import需要引入的函数
  2. 然后printer.py有可能需要添加对应函数的打印代码
    • 注意：需要留意是否要加括号()，不加时可能优先级混乱，可以每次都加括号，也可用提供的parenthesize简化处理

expr_codegen局限性

  1. DAG只能增加列无法删除。增加列时，遇到同名列会覆盖
  2. 不支持删除行，但可以添加删除标记列，然后在外进行删除行。删除行影响了所有列，不满足DAG
  3. 不支持重采样，原理同不支持删除行。需在外进行
  4. 可以将删除行与重采样做为分割线，一大块代码分成多个DAG串联。复杂不易理解，所以最终没有实现

特别语法

  1. 支持C?T:F三元表达式（仅可字符串中使用），底层会先转成C or True if( T )else F，然后修正成T if C else F，最后转成if_else(C,T,F)。支持与if else混用
  2. (A<B)*-1,底层将转换成int_(A<B)*-1
  3. 为防止A==B被sympy替换成False，底层会换成Eq(A,B)
  4. A^B的含义与convert_xor参数有关，convert_xor=True底层会转换成Pow(A,B)，反之为Xor(A,B)。默认为False，用**表示乘方
  5. 支持A&B&C，但不支持A==B==C。如果C是布尔，AB是数值，可手工替换成(A==B)==C。如果ABC是数值需手工替换成(A==B)&(B==C)
  6. 不支持A<=B<=C，需手工替换成(A<=B)&(B<=C)
  7. 支持A[0]+B[1]+C[2]，底层会转成A+ts_delay(B,1)+ts_delay(C,2)
  8. 支持~A,底层会转换成Not(A)

下划线开头的变量

  1. 输出的数据，所有以_开头的列，最后会被自动删除。所以需要保留的变量一定不要以_开头
  2. 为减少重复计算，自动添加了了中间变量，以_x_开头，如_x_0，_x_1等。最后会被自动删除
  3. 单行表达式过长，或有重复计算，可以通过中间变量，将单行表达式改成多行。如果中间变量使用_开头，将会自动添加数字后缀，形成不同的变量，如_A会替换成_A_0_、_A_1_等。使用场景如下：
    1. 同一变量名，重复使用。本质是不同的变量
    2. 循环赋值，但DAG不支持有环。=号左右的同名变量其实是不同变量

转译结果示例

转译后的代码片段，详细代码请参考Polars版

def func_0_ts__asset(df: pl.DataFrame) -> pl.DataFrame:
    df = df.sort(by=[_DATE_])
    # ========================================
    df = df.with_columns(
        _x_0=1 / ts_delay(OPEN, -1),
        LABEL_CC_1=(-CLOSE + ts_delay(CLOSE, -1)) / CLOSE,
    )
    # ========================================
    df = df.with_columns(
        LABEL_OO_1=_x_0 * ts_delay(OPEN, -2) - 1,
        LABEL_OO_2=_x_0 * ts_delay(OPEN, -3) - 1,
    )
    return df

转译后的代码片段，详细代码请参考Pandas版

def func_2_cs__date(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    # expr_4 = cs_rank(x_7)
    df["expr_4"] = (df["x_7"]).rank(pct=True)
    return df


def func_3_ts__asset__date(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    # expr_5 = -ts_corr(OPEN, CLOSE, 10)
    df["expr_5"] = -(df["OPEN"]).rolling(10).corr(df["CLOSE"])
    # expr_6 = ts_delta(OPEN, 10)
    df["expr_6"] = df["OPEN"].diff(10)
    return df

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