引言
因果推断是一种统计和哲学框架，旨在从数据中识别变量之间的因果关系，而不仅仅是相关性或关联。换句话说，它试图解答“如果我做X，会发生什么？”这类问题，而非仅仅描述“X与Y有关联”这种观察性的信息。
在金融量化中，因果推断的应用相当重要。金融市场是一个高度复杂、多变量互动的系统。在这样的环境中，仅依赖相关性往往是不足够的，因为相关性并不意味着因果性。例如，股票价格上升可能与多个因素相关，如交易量增加、宏观经济指标改善或公司业绩增长。然而，并不是所有这些因素都是导致股票价格上升的真正“原因”。
通过因果推断，量化分析师、投资者和决策者可以更精准地识别哪些因素会影响股票价格、市场走势或其他金融指标。这不仅有助于更有效地管理风险，还可以用于创建更为强健的交易策略。
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DoWhy库简介
DoWhy是一个用于因果推断（Causal Inference）的Python库。该库由微软研究院（Microsoft Research）开发，旨在简化从数据中识别因果关系的过程DoWhy提供了一整套统一和一致的API，支持从建模到识别，再到因果效应估计和验证的整个工作流程。
主要特点
- 模块化和可扩展性: DoWhy将因果推断流程分解为四个主要步骤：模型建立、识别、估计和验证。这使得用户可以轻松更换不同的估计或验证方法。
- 基于图模型: DoWhy使用因果图（Causal Graph）作为基础模型，帮助用户更直观地理解变量之间的关系，并且可以明确地指定共同因素（Common Causes）和介入变量（Interventions）。
- 多种因果估计方法: DoWhy支持多种因果估计算法，包括反事实模型（Counterfactual Models）、工具变量法（Instrumental Variables）、传播分数匹配（Propensity Score Matching）等。
- 诊断和验证: 除了因果效应的点估计外，DoWhy还提供了用于检验模型健壮性和有效性的诊断工具。
使用DoWhy通常涉及以下几个步骤：
- 数据准备: 获取和预处理你需要分析的数据。
- 建立因果模型: 利用因果图明确指定处理（Treatment）变量、结果（Outcome）变量和可能的共同因素（Common Causes）。
- 识别因果效应: 基于你的因果模型，DoWhy将尝试识别一个合适的估计方法。
- 估计因果效应: 使用识别的方法来估计处理变量对结果变量的因果效应。
- 验证和诊断: 评估估计的因果效应的稳健性和可靠性。
应用示例
下面以跳空高开（Gap Up）是否对一个股票指数（如沪深300指数）的日收益率有因果影响，使用qstock库获取数据和DoWhy库进行因果推断。为了避免反向因果的影响，共同因素变量均滞后一期。
import qstock as qs
import pandas as pd
import numpy as np
import pandas_ta as ta
import matplotlib.pyplot as plt
import dowhy
from dowhy import CausalModel
#获取沪深300指数数据
df=qs.get_data('hs300',start='20130901',end='20230901')
# 计算日收益率和跳空高开（Gap Up）
df['daily_return'] = df['close'].pct_change() * 100 # 日收益率
df['gap_up'] = (df['open'] - df['close'].shift(1)) > 0 # 跳空高开
# 特征提取
df['mean_lagged_return'] = df['daily_return'].rolling(5).mean().shift(1)
df['var_lagged_return'] = df['daily_return'].rolling(5).var().shift(1)
df['volume%'] = df['volume'].pct_change()
df['ma_20']=df.close.rolling(20).mean()
df['ma_close']=df['ma_20'].shift(1)/df.close.shift(1)-1
df['macd'] = df.ta.macd().iloc[:,0].shift(1)
df['rsi'] = df.ta.rsi().shift(1)
# 删除NaN
df.dropna(inplace=True)
画图
qs.line(df['daily_return'])
qs.box(x='gap_up', y='daily_return', data=df)
箱线图显示，gap_up = 1的组的中位数明显高于gap_up = 0的组，且几乎没有重叠，这意味着“跳空高开”对daily_return有显著正面影响。此外，两组数据均有较多异常值点，可能是由于股票收益率本身可能具有很高的波动性，导致大量异常值；也可能暗示着股票收益率受到多个因素的影响，而这些因素在模型中没有被完全考虑。
# 定义共同因素和因果模型
covariates = ['mean_lagged_return', 'var_lagged_return','volume%','ma_close', 'macd', 'rsi']
model = CausalModel(
data=df,
treatment='gap_up',
outcome='daily_return',
common_causes=covariates
)
# 识别和估计因果效应
identified_estimand = model.identify_effect()
estimate = model.estimate_effect(
identified_estimand,
method_name="backdoor.linear_regression",
test_significance=True
)
print(estimate)
*** Causal Estimate ***
## Identified estimand
Estimand type: EstimandType.NONPARAMETRIC_ATE
### Estimand : 1
Estimand name: backdoor
Estimand expression:
d
────────(E[daily_return|mean_lagged_return,macd,var_lagged_return,volume%,ma_c
d[gapᵤₚ]
lose,rsi])
Estimand assumption 1, Unconfoundedness: If U→{gap_up} and U→daily_return then P(daily_return|gap_up,mean_lagged_return,macd,var_lagged_return,volume%,ma_close,rsi,U) = P(daily_return|gap_up,mean_lagged_return,macd,var_lagged_return,volume%,ma_close,rsi)
## Realized estimand
b: daily_return~gap_up mean_lagged_return macd var_lagged_return volume% ma_close rsi
Target units: ate
## Estimate
Mean value: 0.48177222629125094
p-value: [5.90117295e-24]
这个结果提供了一个因果推断的全面分析，在本例中是关于一个金融变量（“日收益率”）如何受到其他变量（“跳空高开”和一系列技术指标）的影响。下面逐一解读结果的各个部分：
Identified estimand结果：
- Estimand type: EstimandType.NONPARAMETRIC_ATE：这表示所使用的是非参数平均处理效应（ATE）的估计。非参数意味着模型没有对数据分布做特定假设。
- Estimand : 1 (Backdoor)：使用了后门（Backdoor）准则来识别因果效应。
- Estimand Expression: 这是一个数学表达式，描述了感兴趣的因果问题。在这个情况下，如果想要知道gap_up（跳空高开）对daily_return（日收益率）的影响，同时控制多个共同因素。
- Estimand Assumption 1, Unconfoundedness: 这是一个关键假设，即所有的共同因素（即混杂变量）都已经考虑在内。简单地说，这意味着在控制了所有列出的共同因素后，gap_up和daily_return之间的关系应该是无偏的。
Realized Estimand结果：
给出了具体用于估计因果效应的模型表达式，它包括了所有的共同因素。
Estimate结果：
Mean value: 0.48177222629125094：这是估计的平均处理效应（ATE）。这个数值表示当gap_up从0变为1时，daily_return平均会增加大约0.482。这是一个相当大的效应，特别是在金融市场这样的高度噪音环境中。
p-value: 5.90117295e-24: p值接近于零意味着结果是统计上高度显著的，即表明gap_up统计上显著影响daily_return。
综合上述分析，这个因果效应估计表明gap_up（跳空高开）对daily_return（日收益率）有正向的影响，且这个影响在统计上是非常显著的。然而，这些结果应当在经过更多的稳健性检验和模型验证之后，才能得出最终的结论。这包括使用不同的数据集或时间段进行验证，以及考虑可能的模型偏见和潜在的未观察到的混杂变量。下面再做一个Placebo测试（安慰剂检验）
# Placebo测试
placebo_test = model.refute_estimate(identified_estimand, estimate, method_name="placebo_treatment_refuter", placebo_type="permute")
print(placebo_test)
Refute: Use a Placebo Treatment
Estimated effect:0.48177222629125094
New effect:-0.002086351760118241
p value:0.98
Placebo测试是一种稳健性检验，用于验证模型的可靠性。在这个测试中，处理（treatment）变量被随机排列（permute）或用无关的数据替换，然后再次进行因果效应的估计。理论上，如果你的模型是可靠的，那么用一个无关的“安慰剂（placebo）”作为处理变量不应该产生显著的因果效应。
从估计结果来看，Estimated effect（0.48177）是原始数据上计算出的估计因果效应，而New effect（-0.00208）是在随机排列处理变量后得到的新因果效应。这个值接近于0，表明当处理变量被随机化时，预期的因果效应几乎消失。p-value为0.98，意味着新效应是不显著的，表明原始的因果效应估计是可靠的。
这个例子用跳空高开作为处理（treatment）变量，并用股票的日收益率作为结果（outcome）变量。请注意，这只是一个非常简单的例子，只是考虑了可能影响股票收益率的技术面因素（如交易量、RSI和MACD技术指标）。在实际应用中，建议进行更为全面和细致的分析。这种类型的因果推断通常需要更多的数据和更复杂的模型，以及可能还需要领域专家的意见。
在金融领域内，因果推断是一个非常活跃的研究方向，涉及到的模型和方法也相当复杂和多样。所以，这个简单的示例仅供入门和学习使用。
结语
DoWhy是一个强大的Python库，专为因果推断设计。它提供了一种系统化的方法来进行因果分析，从提出因果问题、识别因果估计量、估计因果效应，到检验因果效应。DoWhy的优点在于其强调因果关系的可解释性和健壮性，而不仅仅是预测。通过一系列内置的因果推断方法和多种推论测试（如Placebo测试、Bootstrap测试等），DoWhy使得用户能够更有信心地解读和验证因果效应。
然而，正如任何因果推断方法一样，DoWhy也有其局限性。比如，如果共因变量没有正确地被观察或者测量，那么得出的结论可能是有偏的。此外，虽然库提供了多种工具来测试模型稳健性，但最终结果的可信度还取决于因果模型的合理性和数据质量。
