(Principal Component Analysis, PCA)是一种统计分析方法,用于降低数据维度并提取主要特征。它通过线性变换将原始数据转换为一组线性无关的变量,称为主成分。这些主成分按照方差的大小排序,前几个主成分能够解释原始数据中大部分的方差。
主成分分析在股票收益分析中具有广泛的应用。它可以帮助投资者理解股票市场中的复杂关系,发现隐藏的模式和趋势,从而做出更准确的投资决策。以下是主成分分析在股票收益分析中的一些应用场景:
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