# 多因子拟合及其在金融分析中的应用
多因子拟合是金融数据分析中的一种流行技术，用于评估多种因素对资产回报的影响。通过构建模型，我们可以更好地了解哪些因素在推动资产价格变动。本文将介绍多因子拟合的基本概念，并通过Python代码示例展示如何应用多因子模型分析股市数据。此外，我们还将提供甘特图和旅行图，以更好地说明我们研究的时间规划及进展。
## 多因子模型概述
多因子模型是一种统计模型，可以
原创
2024-09-23 07:02:28
24阅读
目录1.数据拟合2.一元多次曲线拟合（线性）polyfit函数polyval函数3.多元多次曲线拟合（线性）regress函数4.非线性拟合lsqcurvefit函数5.强大的曲线拟合工具6.优秀论文借鉴1.数据拟合数据拟合的思想:已知平面n个点互不相同，寻找f（x），使得f（x）在某种准则下与所有点最接近。曲线拟合的关键问题: (1）在何种距离准则下讨论函数和已知点的距离?(2）如何选择拟合函数
转载
2023-09-16 11:32:56
523阅读
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之
作者：徐杨自从各种因子不断被学者挖掘出来后，时间和市场表现都证实了因子投资（Factor Investing）的价值，但是因子投资的表现不是免费的午餐，比如价值、动量、质量等因子都有长期跑不赢大盘的时候。我也曾用实证数据验证过因子投资对增强资产配置总体回报的作用，写了几篇关于因子投资的文章。因子投资在国外已经有了较为广泛的使用，特别是以AQR、Research Affiliates为首的学术派资产
作者：chen_h 介绍我们在前面的章节中，我们了解到资本资产定价模型（CAPM）将市场回报视为影响任何资产回报的唯一因素。本章将 CAPM 概括为以下形式的多因素模型：其中每个 Fama-French 三因子模型这个模型是由 Eugene Fama 和 Kenneth French 于 1993 年提出来描述股票收益的。具体三因子模型数学表述如下：其中，MKT 是市场的超额回报。这是在美国注册并
转载
2023-07-31 22:54:23
6阅读
大家好，今天讲一下数据分析中的因子分析。因子分析是主成分分析的推广和发展，是将具有错综复杂关系的变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相互关系；根据不同的因子还可以对变量进行分类，也属于多元分析中降维处理的一种统计方法。例如，一个学生的英语、数学、语文成绩都很好，那么潜在的共性因子可能是智力水平高。因此，因子分析的过程其实就是寻找共性因子和个性因子并得到最优解释的过程。一、参数估计1.
转载
2023-07-28 14:35:30
289阅读
信息具有时间维度信息是具有时间维度的,以不同速度到达的信息,将在不同长短的时间区间内具有其相应的价值,某些信号可能在发出的瞬间同时也失去其价值,而某些信号可能在随后的一两年期间依然保持较大的信息量,某些情况下,新老消息的组合要比单独的信消息更具有价值。信息与时间的互动就好比人们在挑选食物一样:蔬菜越新鲜越好,而陈年老酒则更加有味道,雪利(Sherry)则多种年份混合品尝效果更佳!Alpha因子存在
转载
2024-02-14 19:24:07
54阅读
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
转载
2023-12-02 15:19:35
231阅读
机器学习多因子策略标签（空格分隔）： 量化交易 机器学习前言在二级市场的量化策略中，多因子策略称得上是最早被创造但是同时也是变化最多的投资策略之一，好的因子意味着长期稳定的收入，多因子策略可以通过不同的渠道来实现，从而带来不同的市场表现传统使用的多元线性回归模型能够获得多因子与股价之间的一定的对应关系，但是在有的时候不够稳定机器学习在预测和分类中具有良好的表现，传统的多因子线性回归模型也证明了多个
转载
2023-10-02 21:12:44
21阅读
技术讨论，不构成任何投资建议！一、CAPM的不足与三因子模型的诞生CAPM模型经历了大量的实证和应用之后，有证据表明，市场风险溢酬并不能充分解释个别风险资产的收益率。于是很多研究者开始探索其他的因素，比如公司市值、PE、杠杆比例、账面市值比等。Fama和French两个人对于各种因素进行了全面的组合分析，当单独使用Beta或者用Beta分别与其他几个因子相结合时，Beta的解释能力很
转载
2023-07-02 11:38:30
510阅读
Fama-French三因子选股策略，三因子分别为 市场因子(股指)、市值因子、账面市值比因子三因子模型的具体步骤：1.对股票按照市值和账面市值比分组，共计六组，市值按大小市值各50%分，账面市值比按3:4:3=H:M:L分配（因为账面市值比的作用更强，所以分得更细一点）2.计算股票市场每天的SMB、HML，按日期循环生成3.找出个股的涨跌幅（如茅台）以及股指的涨跌幅4.按日期合并以上
转载
2023-10-23 22:59:01
4阅读
# 使用Python和WindPy实现多因子分析
多因子模型在金融投资中被广泛应用，用于评估资产价格的影响因素。本文将介绍如何利用Python中的WindPy库实现多因子分析，并生成相应的可视化效果，包括饼状图和状态图。
## WindPy简介
WindPy是Wind资讯为Python提供的一个API接口，允许用户方便地获取金融数据。通过WindPy，用户可以获取股票、债券、期货等资产的数据
# 利用 Python 实现 GRU 多因子模型
在金融领域，投资者通常需要分析多个因素以决定如何投资。随着机器学习的发展，基于深度学习的多因子模型逐渐受到关注。本文将介绍如何使用 Python 和 Gated Recurrent Unit (GRU) 来构建一个多因子模型，并展示相应的代码示例。
## 什么是 GRU？
GRU（门控循环单元）是一种特殊类型的递归神经网络（RNN），其设计用
原创
2024-09-16 03:29:43
133阅读
在量化交易中，多因子策略是一种常被提及且应用广泛的选股策略。我们会经常使用某种指标或者多种指标来对股票池进行筛选，这些用于选股的指标一般被称为因子。顾名思义，多因子模型是指使用多个因子，综合考量各因素而建立的选股模型，其假设股票收益率能被一组共同因子和个股特异因素所解释。多因子模型的优点在于，它能通过有限共同因子来有效地筛选数量庞大的个股，在大幅度降低问题难度的同时，也通过合理预测做出了判断。本篇
转载
2024-02-05 16:28:33
28阅读
本文主要是运用两种方法消除回归模型中的多重共线性问题
一、多重共线性的诊断扩大因子法扩大因子法是通过对自变量进行计算的结果：其中是自变量的中心化标准矩阵。是每个自变量的扩大引子。当时，则说明自变量与其他自变量存在严重的多重共线性问题。代码如下：from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_fact
转载
2023-10-23 22:59:09
204阅读
大家好，我是Peter~最近看了很多的关于因子分析的资料，整理出这篇理论+实战文章分享给大家。后续会出一篇PCA主成分分析的文章，将主成分分析和因子分析两种降维的方法进行对比。因子分析作为多元统计分析里的降维方法之一，因子分析可以应用于多个场景，如调研、数据建模等场景之中。起源因子分析的起源是这样的：1904年英国的一个心理学家发现学生的英语、法语和古典语成绩非常有相关性，他认为这三门课程背后有一
转载
2023-08-21 10:23:18
487阅读
一、什么是多因子模型？寻找那些对股票收益率最相关的影响因素，使用这些因素（因子或指标）来刻画股票收益并进行选股。核心思想在于，市场影响因素是多重的并且是动态的，但是总会有一些因子在一定的时期内能发挥稳定的作用。二、理论背景证券组合超额收益=alpha + beta*市场组合超额收益马科维茨论文：开创性地引入了均值和方差来定量刻画股票投资的收益和风险（被认为是量化交易策略的鼻祖），建立了确定最佳资产
转载
2023-12-03 07:59:17
27阅读
# Python 多因子打分：一种科学化的投资决策方法
在投资领域，如何通过定量化的方法来评估和选择投资标的是一项重要课题。多因子打分模型作为一种科学的投资决策工具，受到了广泛关注。本文将介绍多因子打分的基本概念及其在Python中的实现。
## 什么是多因子打分？
多因子打分模型是通过多个因子对股票或其他投资标的进行评分的一种方法。每个因子代表了影响投资绩效的一个方面，例如：市盈率（PE）
原创
2024-09-14 07:10:57
43阅读
使用qteasy自定义并回测一个多因子选股策略使用qteasy自定义并回测一个多因子选股策略策略思想定义策略运行策略 使用qteasy自定义并回测一个多因子选股策略我们今天使用qteasy来回测一个多因子选股交易策略，qteasy是一个功能全面且易用的量化交易策略框架，Github地址在这里。使用它，能轻松地获取历史数据，创建交易策略并完成回测和优化，还能实盘运行。项目文档在这里。为了继续本章的
写在前面 本科就有接触过使用SAS实现Fama French三因子模型，那时对于各种构造方法不慎了解，基本是老师说一步，自己做一步。学习Python也挺久的了，也做过一些其他数据科学的项目，但是与学术相关甚少；半年前，看到了大佬的文章（多因子模型的回归检验），就想通过自己收集数据，用Python代码实现一次多因子定价模型，由于各种原因拖到了暑假。这篇文章就当是交作业，一来是进一步熟
转载
2024-01-07 21:07:32
15阅读
