复合分析（Factorial Analysis）是一种统计分析方法，用于研究多个因素对观测结果的影响，并探究各个因素之间的相互作用效应。在复合分析中，研究者会选择多个因素（也称为处理变量或独立变量），并对这些因素的不同...
Python多因子选股模型 1.因子数据合并 2.行业中性化 3.数据标准化 4.异常值数据和离群点处理 5.PCA因子合成 6.等权重因子合成 7.综合打分法（IC值计算） 8.策略回测：选取前排名前20只股票买入 9.收益曲线绘制 包含...
多因子选股模型 Chapter 7 Python量化投资基础教程教学课件第七章-多因子选股模型全文共27页，当前为第1页。 目录 大类因子合成 01 02 03 多因子选股模型构造 多因子选股策略（ATR+ADTM指标） Python量化投资基础...
基于matlab实现的多因子选股模型 %V1.0 %将确定好的多因子（暂时还不支持自动选取适合的多因子），计算每只股票的得分，根据股票的得分划分为n个区间 %数据按列分别为stk,date,close,totalsize（总市值）,lsize...
基于机器学习的多因子选股预测模型研究（全流程，包含数据） 1、数据获取 2、数据预处理 3、特征选择 4、划分训练集和测试集 5、机器学习模型构建（随机森林、线性回归、支撑向量机） 6、预测未来走势 7、选股+构造...
多因子选股策略是一种应用十分广泛的选股策略，其基本思想就是找到某些和收益率最相关的因子。
（1）数据预处理，缺失值、异常值、以及数据标准化 （2）市场中性化 （3）IC和IR计算、单调性检验 （4）因子筛选 （5）策略回测 （6）性能评估、绘制收益率曲线（夏普比率、索提诺比率、累计收益率、平均收益率）
多因子模型梗概 股票收益受到多重因素的影响，比如宏观、行业、流动性、公司基本面、交易情绪等等。多因子模型就是寻找那些和股票收益率最相关的影响因素，把这些因素组合起来刻画股票收益并据此进行选股。 在市场...
python bt常见案例分享 backtrader初级研究者建议下载使用 常见案例-对商品期货套利的伪代码 常见案例-多因子策略 常见案例-多因子选股策略 - 直接指标选股 常见案例-海龟交易策略 多均线策略
基于matlab实现的编程的多因子选股代码.rar
1.2 数据标准化 1.3 识别有效因子 2.2 因子共线性分析 2.3 残差异方差分析 2.6 计算股票预期收益 3.2 残差风险估计 4.2 确定组合的风险
多因子系列报告之二十一：业绩趋势因子，捕捉业绩加速增长的超额收益-20190505-光大证券-22页.pdf.pdf
基于matlab实现的平台多因子选股策略简单范例，供学习.rar
风险因子大多来源于股票的基本面数据，很多因子之间存在一定的线性相关性。为了正确的评价一个风险因子是否有效以及在什么程度上有效，必须保证围绕该因子来构建的投资组合可以最大程度的剥离因子之间的相关性。...
因子表现与模型解释力度分析：CNE7经典版多因子模型.pdf
标签： 回归
引言原创：石川川总写量化在时序或截面相关性时，模型参数的 standard errors 可能完全是不准确的以至于给出错误的推断……本文旨在讨论一些平时在使用多
这里我们所说的信息比率是相对收益率除以非系统性风险，所以当我们在进行因子选择的时候，我们一定不能选取系统性风险模型（例如中国的上证综指，美国的S&P500等等）中的因子，或者是与系统性风险模型中因子有高相关...
2.3.1 2.3.2 2.3.3 2.3.4 2.4.1 2.4.2 2.4.3 2.4.4
20160921-华泰证券-多因子系列之一：华泰多因子模型体系初探.pdf
主成分分析的思想是借助于正交变换，将其分量相关的原随机向量转化成其分量不相关的新随机向量，即将原随机向量的协方差阵变换成对角形阵， 在几何上表现为将原坐标系变换成新的正交坐标系，使之指向样本点散布最开...
基于因子情境的机器学习多因子选股模型.pdf
20160921-华泰证券-多因子系列之一：华泰多因子模型体系初探(1).pdf
在众多量化投资策略中,多因子选股策略因其稳定的收益而备受投资者青睐。本文借助Tushare Pro金融大数据平台和聚宽量化交易平台,选取2009年10月至2019年3月沪深300各成分股日度数据作为研究对象,全面选取行情类、财务...
20161220-华泰证券-多因子系列之四：单因子测试之动量类因子.pdf
金融工程-多因子模型的业绩归因评价体系.pdf
标签： FinE
华泰证券多因子系列.pdf
2. 多因子模型建立流程 11 3. 单因子测试结果 13 4. 结论 35
python量化交易经典策略
20160929-华泰证券-多因子系列之二：华泰单因子测试之估值类因子(2).pdf