1. 梯度下降算法推导模型的算法就是为了通过模型学习，使得训练集的输入获得的实际输出与理想输出尽可能相近。 极大似然函数 的本质就是衡量在某个参数下， 样本整体估计和真实情况一样的概率 ， 交叉熵函数 的本质是衡量样本 预测值与真实值之间的差距 ，差距越大代表越不相似1. 为什么要最小化损失函数而不是最大化模型模型正确
因子分析用Python做的一个典型例子一、实验目的采用合适的数据分析方法对下面的题进行解答二、实验要求采用因子分析方法，根据48位应聘者的15项指标得分，选出6名最优秀的应聘者。三、代码import pandas as pd
import numpy as np
import math as math
import numpy as np
from numpy import *
from scip
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2024-02-28 12:27:35
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试验中要考察的指标称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素（分类变量），因素所处的状态称为水平，若试验中只有一个因素改变则称为单因素试验，若有两个因素改变则称为双因素试验，若有多个因素改变则称为多因素试验。方差分析就是对试验数据进行分析，检验方差相等的多个正态总体均值是否相等，进而判断各因素对试验指标的影响是否显著，根据影响试验指标条件的个数可以区分为单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析
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2024-01-30 02:15:10
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刚才我
原创
2023-01-12 06:23:34
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因子分析用Python做的一个典型例子一、实验目的采用合适的数据分析方法对下面的题进行解答二、实验要求采用因子分析方法，根据48位应聘者的15项指标得分，选出6名最优秀的应聘者。三、代码import pandas as pdimport numpy as npimport math as mathimport numpy as npfrom numpy import *from scipy.sta
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2023-06-21 23:33:52
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还记得我们在前面采用的回测工具Backtrader吗？Backtrader是一款非常灵活的回测工具，基于它你能回测任何你想要测试的idea.但是针对单因子回测，Backtrader 开发回测代码以及生成报告上并不算很方便，我们需要自己编写买卖逻辑，在生成的报告上也没有IC、IR、回撤等的数据分析，而实际上，从单因子回测的技术实现角度上来说，这些都是可以自动化生成的。Alphalens就是一个专门实
1 主成分分析(PCA)主成分分析：将原始特征（变量）按一定的线性组合而成新的若干个变量，这些若干个变量就称为主成分，通常主成分个数少于自变量个数，从而达成降维目的。 主成分分析与SVD都是可以降维，那么它们的区别在哪？区别在于PCA需要先计算协方差矩阵，接着通过协方差矩阵进行与SVD相似的步骤；而SVD可以直接对矩阵进行分解。小知识：y=ax+b, x为自变量，y为因变量（
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2024-06-18 16:53:13
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# 使用Python进行五日动量因子的单因子检验
在金融市场中，因子分析是一种常用的工具，帮助投资者识别潜在的投资机会。本文将重点介绍如何使用Python进行五日动量因子的单因子检验，并给出相关的代码示例。
## 什么是动量因子？
动量因子是指通过过去一段时间内的收益来预测未来收益的策略。五日动量因子特别关注过去五天的股票回报，假设短期内表现良好的股票在将来几天也会继续表现良好。
## 概
原创
2024-10-04 05:19:15
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目录一、建立回归模型二、判断有无自相关性（1）图示检验法1（2）图示检验法2（3）DW检验法三、迭代法处理自相关四、差分法处理自相关五、不同处理方法的选择由上图可知，散点图结果大部分落在了第Ⅰ，Ⅲ象限，表明随机扰动项存在正的序列相关。（3）DW检验法相关知识：0≤DW≤误差项ε间存在正自相关<DW≤不能判定是否有自相关<DW<4-误差项间无自相关4-≤DW<4-不能判定是否
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2024-08-01 08:42:47
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本文试图构建一个通用的因子选股回测模型，来验证因子的有效性。什么是有效因子在构建因子选股回测模型之前，我们总结了一个有效因子的三个重要特征，它们是：①超额收益：一个有效因子，应当能筛选出好的股票组合，创造出跑赢大盘的超额收益。②持续性：一个有效因子，应当是在一个较长的时间段内持续有效，而不是仅仅在一个季度、一个年份有效。 ③稳定性：一个有效因子，不仅是对一个市场有效，而是在所有市场都有效，能够跨市
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2024-01-08 18:01:02
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导语彼得 林奇的PEG策略:
投资大师彼得·林奇（Peter Lynch）有过一个著名的论断：任何一家公司股票如果定价合理的话，市盈率就会与收益增长率相等PEG概念解析EPS(Earnings Per Share)表示每股收益(一般按年计算)EPS = \frac{increment per year}{stocknumbers}PE(Price to Earning Ratio)表示市盈率，是当
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2024-02-05 11:20:49
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收益率预测模型中常用到线性因子模型，其是通过线性等式的关系，将有限个数的因子与资产的收益率或者价值联系在一起。本文通过因子线性模型介绍了著名的夏普单指数模型与多因子模型，并介绍了常用的因子种类。线性因子模型的提出单因子模型，通俗的说，假如某件事情的发生仅用一个因子便可解释，这样建立的模型就可以称作单因子模型。比如说，今天下雨，很可能是因为水汽的积累太多了，那么是否下雨只受到空气中水分含量这个因子的
对于较小的数字：def factors(n):return [f for f in range(1,n+1) if n%f==0]为了提高性能，如果您只对素数感兴趣，可以找到素数分解。请参阅Wikipedia的文章，以找到这方面的算法。一旦你有了素因子分解，注意每个数字可以被包括或排除。例如72 == 2^3 * 3^2。我们可以有0或1或2或33s，和0 or 1 or 23s，对于4*3=12
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2023-07-01 15:00:40
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题目描述：给定一个自然数注意：一般认为，因子就是所有可以整除这个自然数的整数，不包括这个数自身。Python实现：# 求一个自然数的所有因子 -- Python
# 问题分析 ：从1到n,依次对n取余，如果这个数是它的因子，则保留。
# 然后对 n，i, 更新重新此过程，直到结束（考虑重复添加情况）。
# @Time :2018/6/4
# @Author :LiuYinxing
def
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2023-05-27 15:27:14
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文章目录重磅开源 | 单因子分析工具 携新功能——因子看板强势来袭重磅开源，聚宽因子分析工具安装可视化输出属性列表使用实例结果展示重磅开源 | 单因子分析工具 携新功能——因子看板强势来袭日前，聚宽正式对外发布了单因子分析工具 jqfactor_analyzer 的开源代码地址，开发者们可以在 Github 上获取源代码并参与开发，希望可以和大家共同交流探讨。此外，为了便于监控因子表现，我们新上线
# Python 如何计算单因子ICIR
在金融领域，因子投资是一种常见的策略，其中因子的有效性需要通过统计方法进行评估。单因子信息比率（ICIR, Information Coefficient Information Ratio）是一种衡量因子预测能力的重要指标，评估因子的有效性和持久性。本文将详细说明如何使用Python计算单因子ICIR，并提供相应的代码示例。
## ICIR的定义
原创
2024-08-16 07:47:23
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实现单因子回测框架 Python
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何实现基于 Python 的单因子回测框架。在开始之前，我们先来了解一下整个流程。下面是一个简化的流程图：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 数据准备
数据准备 --> 数据清洗
数据清洗 --> 因子计算
因子计算 --> 分组回测
分组回测 -->
原创
2024-01-30 08:36:53
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# Python因子分析包介绍及使用方法
因子分析是一种用于发现数据背后潜在结构的统计方法，它可以帮助我们理解变量之间的关系，识别共性因素并进行降维处理。在Python中，有很多优秀的因子分析包可以帮助我们实现这一目的，今天我们就来介绍其中一种常用的因子分析包。
## 引言
在Python中，`factor_analyzer`是一个常用的因子分析包，它提供了丰富的因子分析方法和工具，可以帮助
原创
2024-03-06 04:48:30
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minitab doe 操作说明 范例 全因子实验设计法3 因子2 水平实验设计Minitab DOE 操作说明:范例:全因子实验设计法3 因子2 水平实验设计:因子—A. 时间 ,B.温度 ,C.催化剂种类Step 1:决定实验设计开启Minitab R14 版1.选择Stat > DOE > Factorial > Create Factorial Design2.点击Dis
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2024-04-30 13:14:16
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| 来源：交易极客量化投资模型的开发步骤一般是：数据处理、寻找因子、回测验证、实盘模拟、风险归因。数据处理：去极值、标准化、中性化；数据预处理。寻找因子：寻找Alpha；寻找收益波动比因子 风险归因：简单策略归因，大家有时间可以慢慢研究其实，除模型开发之外，交易系统的构建、回测系统、风控和数据清理等每个部分都很关键。比如数据处理，你用的工具是Matlab还是R，或者c++以及python
