最近我们被客户要求撰写关于Fama-French三因子模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文将说明金融数学中的R 语言优化投资组合，因子模型的实现和使用。具有单一市场因素的宏观经济因素模型我们将从一个包含单个已知因子（即市场指数）的简单示例开始。该模型为其中显式因子ft为S＆P 500指数。我们将做一个简单的最小二乘（LS）回归来估计截距α和加载β：大多数代码行用于准备数据，而不是执行因子建
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2024-07-19 13:03:14
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原标题：R语言中因子的创建与使用因子在R语言中可以用来表示名义型变量或有序变量。名义变量一般表示类别，如性别，种族等等。有序变量是有一定排序顺序的变量，如职称，年级等等。在R语言中，名义变量和有序变量可以使用因子来表示。创建因子在R语言中可以使用factor()函数和gl()函数来创建因子变量。(1)使用factor()函数factor()函数的语法格式为：f 其中：x 为创建因子的数据，是一个向
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2023-06-21 20:17:11
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工具介绍在构建模型之前，首先介绍所需的工具。import pandas as pd
import tushare as ts
pro = ts.pro_api()
import statsmodels.api as sm这里需要用到的是python中的pandas和statsmodels模块，分别用于数据处理和做多元回归。 另外，还需要获取股票和指数的各项数据，这里所用到的是tushare，tus
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2023-10-31 23:25:49
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本文将说明金融数学中的R 语言优化投资组合，因子模型的实现和使用。具有单一市场因素的宏观经济因素模型我们将从一个包含单个已知因子(即市场指数)的简单示例开始。该模型为其中显式因子ft为S＆P 500指数。我们将做一个简单的最小二乘(LS)回归来估计截距α和加载β：大多数代码行用于准备数据，而不是执行因子建模。让我们开始准备数据：# 设置开始结束日期和股票名称列表
begin_date
end_d
Fama-French三因子模型概述Fama-French三因子模型(Fama-French 3-factor model，简称FF3)Fama和French 1992年对美国股票市场决定不同股票回报率差异的因素的研究发现，股票的市场的beta值不能解释不同股票回报率的差异，而上市公司的市值、账面市值比、市盈率可以解释股票回报率的差异。Fama and French认为，上述超额收益是对CAPM
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2023-11-09 21:46:59
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Python量化：如何利用tushare构造FF三因子模型？FF三因子模型介绍代码实现从tushare调取数据利用数据构建因子总结 笔者是一枚大二菜狗，最近刚上完学院开的python金融量化的选修课，挣扎了几日交完了课程作业，但总觉得有点白瞎了tushare的2000积分。最近刚好看了FF的三因子模型，于是便对着投资学课本与知乎试着用代码来构建FF的三因子。文章里不含对三因子模型的检验与回归，
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2024-04-22 21:32:16
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今天我们来介绍Fama-French三因子模型。什么是Fama-French三因子？Fama French三因子模型是对CAPM模型的一个扩展。CAPM模型认为：（1）证券资产的预期收益和它的市场Beta之间存在一个正向的线性关系，Beta越大，资产的预期收益越大；（2）市场Beta足以解释证券资产的预期收益。Eugene Fama和Kenneth French，两位来自芝加哥大学的教授（Fren
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2024-04-02 07:04:45
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一、案例说明1.案例说明研究短视频平台进行品牌传播的关系情况，品牌维度分为品牌活动，品牌代言人，社会责任感和品牌赞助共4项。还有购买意愿数据。案例数据中还包括基本个体特征比如性别、年龄，学历，月收等。以及短视频平台观看情况和消费情况。数据样本为200个。2.分析目的先通过因子分析，用少量因子反映分析题目的信息，从而达到降低维度，便于分析的目的，然后对因子命名用于回归分析。研究品牌四个维度对于购买意
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2024-05-10 10:19:55
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# 三因子模型R语言代码实现指南
## 引言
在金融领域，三因子模型是一种常用的股票收益率预测模型。它通过考虑市场风险、规模效应和价值效应三个因素，来解释股票的超额收益率。本文将教会你如何使用R语言实现三因子模型。
## 步骤概述
下面是实现三因子模型的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 步骤一 | 数据获取和准备 |
| 步骤二 | 计算因子收益率 |
| 步骤三
原创
2023-07-06 15:31:26
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摘要 文献来源：Mateus C, Todorovic N, Sarwar G. US Sector Rotation with Five-Factor Fama-French Alphas[J]. Journal of Asset Management, 2017,19(2):1-17.推荐原因：在本文中，我们使用Fama-French五因子模型的alpha值来研究经风险调整后的美国行
大家好，今天带给大家一篇金融模型方面的python应用文章，在这篇文章中将会给大家介绍pandas和statsmodels.api，此外还会介绍Fama-French三因子模型的理论知识。 目录Fama-French三因子模型理论知识模型介绍三因子构建方法理论假设统计假设Python实现第一部分：导入数据第二部分：计算三因子第三部分：拟合回归总结相关文章获取代码 Fama-French三因子模型理
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2023-12-04 20:26:15
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结构化风险因子模型利用一组共同因子和一个仅与该股票有关的特质因子解释股票的收益率，并利用共同因子和特质因子的波动来解释股票收益率的波动。结构化多因子风险模型的优势在于，通过识别重要的因子，可以降低问题的规模，只要因子个数不变，即使股票组合的数量发生变化，处理问题的复杂度也不会发生变化。结构化多因子风险模型首先对收益率进行简单的线性分解，分解方程中包含四个组成部分：股票收益率、因子暴露、因子收益率和
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2023-10-15 08:58:36
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摘要及声明1：本文基于Fama—French和Pastor Stambaugh模型讨论A股垃圾公司数据对回报率计算的影响； 2：本文主要为理念的讲解，模型也是笔者自建，文中假设与观点是基于笔者对模型及数据的一孔之见，若有不同见解欢迎随时留言交流；3：笔者希望搭建出一套交易体系，原则是只做干货的分享。后续将更新更多内容，但工作学习之余的闲暇时间有限，更新速度慢还请谅解；4：本文主要数据通过
因子分析 因子分析（Factor Analysis）是一种数据简化的技术。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系探求观测数据中的基本结构，并用少数几个假想变量来表示其基本的数据结构。这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要信息。原始的变量是可观测的显在变量，而假想变量是不可观测的潜在变量，称为因子。&nbs
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2023-08-15 21:21:37
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# Python 多因子模型入门
多因子模型是一种用于金融市场的投资策略，它通过分析多个影响资产回报的因素，以预测资产价格的运行趋势。这种模型的核心思想是，市场上的多个因子（如宏观经济指标、公司财务数据等）共同影响着证券的表现。本文将用Python展示如何构建一个简单的多因子模型，并通过可视化工具展示结果。
## 1. 准备工作
在开始之前，我们需要安装一些Python库，主要包括`pand
导航实验环境数据获取和数据预处理多元线性回归F检验t检验正态性检验多重共线性检验线性相关性检验独立性检验方差齐性检验数据和代码下载参考资料 实验环境anaconda(python 3.6.8)数据获取和数据预处理从Kenneth.R French Data Libratry 获取FF-3因子数据压缩文件，进行解压import pandas as pd
import pandas_dataread
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2024-03-27 22:35:39
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提起DOE试验设计，就会有很多企业大呼：太难了，真的是这样吗？天行健总结多年辅导经验做以下分享：某大型化工厂DOE试验设计方案：1. 明确实验目的；2. 识别出输出变量，即确定CTQ，保证测量数据的可靠性是执行DoE的前提；3. 选择需要研究的因子，研发团队需要根据自己的专业知识确定出潜在的关键因子；4. 确定DoE的类型，由于DoE的类型各不相同，根据不同的目的可以选择不同类型的DoE，如果因子
本文将说明金融数学中的R 语言优化投资组合，因子模型的实现和使用。具有单一市场因素的宏观经济因素模型我们将从一个包含单个已知因子（即市场指数）的简单示例开始。该模型为其中显式因子ft为S＆P 500指数。我们将做一个简单的最小二乘（LS）回归来估计截距α和加载β：大多数代码行用于准备数据，而不是执行因子建模。让我们开始准备数据：library(xts)library(quantmod)# 设置开始结束日期和股票名称列表begin_date <- "2016-01
原创
2021-05-12 13:40:30
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本文将说明金融数学中的R 语言优化投资组合，因子模型的实现和使用。具有单一市场因素的宏观经济因素模型我们将从一个包含单个已知因子（即市场指数）的简单示例开始。该模型为其中显式因子ft为S＆P 500指数。我们将做一个简单的最小二乘（LS）回归来估计截距α和加载β：大多数代码行用于准备数据，而不是执行因子建模。让我们开始准备数据：library(xts)library(quantmod)# 设置开始结束日期和股票名称列表begin_date <- "2016-01
原创
2021-05-12 13:40:32
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浅谈多因子进化算法（Multifactorial Evolutionary Algorithm）前言 多因子进化算法是多任务进化算法的一种范式，旨在利用单个种群来同时解决多个优化任务，是南洋理工大学的Yew-Soon Ong教授于2016年提出来的[1]，简称MFEA（或MFO，Multifactorial Optimization）。MFEA利用的是基于种群搜索的隐式并行性，尝试去发掘不同任务
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2023-12-02 15:19:35
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