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    基于Python的多因子分析

    因子分析就是将存在某些相关性的变量提炼为较少的几个因子,用这几个因子去表示原本的变量,也可以根据因子对变量进行分类。 因子分子本质上也是降维的过程,和主成分分析(PCA)算法比较类似。...2种因子分析 因子分析又分为两种: 探索性因子分析:不确定在现有的自变量背后到底有几个因子在起作用,我们通过需要这种方法试图寻找到这几个因子 验证性因子分析:已经假设自变量背后有几个因子,试图通过这种方法去验证一下这种假设是否正确...i行的元素的平方和 上式两边同时方差: $$\operatorname{Var}\left(X{i}\right)=a{i 1}^{2} \operatorname{Var}\left(F{1}\right...因子分析步骤 应用因子分析法的主要步骤如下: 对所给的数据样本进行标准化处理 计算样本的相关矩阵R 相关矩阵R的特征值、特征向量 根据系统要求的累积贡献度确定主因子的个数 计算因子载荷矩阵A 最终确定因子模型...factor_analyzer库 利用Python进行因子分析的核心库是:factor_analyzer pip install factor_analyzer 这个库主要有两个主要的模块需要学习:

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    python平均值的怎么编写,python 怎么平均值

    python平均值的方法:首先新建一个python文件;然后初始化sum总和的值;接着循环输入要计算平均数的数,并计算总和sum的值;最后利用“总和/数量”的公式计算出平均数即可。...本文操作环境:Windows7系统,python3.5版本,Dell G3电脑。 首先我们先来了解一下计算平均数的IPO模式. 输入:待输入计算平均数的数。...处理:平均数算法 输出:平均数 明白了程序的IPO模式之后,我们打开本地的python的IDE工具,并新建一个python文件,命名为test6.py....【推荐:python视频教程】 第二步,初始化sum总和的值。注意,这是编码的好习惯,在定义一个变量的时候,给一个初始值。 第三步,循环输入要计算平均数的数,并计算总和sum的值。

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    Python实现因子分析

    因子分析(factor analysis)因子分析的一般步骤factor_analyzer模块进行因子分析使用Python实现因子分析初始化构建数据将原始数据标准化处理 X计算相关矩阵C计算相关矩阵C的特征值...和特征向量 确定公共因子个数k构造初始因子载荷矩阵A建立因子模型将因子表示成变量的线性组合.计算因子得分....探索性因子分析是先不假定一堆自变量背后到底有几个因子以及关系,而是我们通过这个方法去寻找因子及关系。 验证性因子分析是假设一堆自变量背后有几个因子,试图验证这种假设是否正确。...计算因子得分. factor_analyzer模块进行因子分析 算法核心: 对若干综合指标进行因子分析并提取公共因子,再以每个因子的方差贡献率作为权数与该因子的得分乘数之和构造得分函数。...Series from factor_analyzer import FactorAnalyzer import warnings warnings.filterwarnings("ignore") 使用Python

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    Python对数方法总结

    Python中Math库和Python库都具备对数的函数。 import numpy as np import math 1....Numpy库 1.1 以e、2、10为底的对数 函数 功能 np.log(x) 以e为底的对数(自然对数) np.log10(x) 以10为底的对数 np.log2(x) 以2为底的对数 np.log1p...1.2 以任意数为底的对数 在Numpy中以任意数为底的对数需要用到换底公式: ? 例如:以3为底,5的对数 ? 代码写出来为: np.log(5)/np.log(3) 2....2.2 以任意数为底的对数 math.log(x, n) 其中n为底数 3. 区别 为什么有了一个Math库中对数的方法,还要在Numpy库中内置一模一样的函数?...到此这篇关于Python对数方法总结的文章就介绍到这了,更多相关Python 对数 内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

    3.7K10

    【说站】Python SymPy极值

    Python SymPy极值 SymPy是Python符号计算库。其目标是成为一个功能齐全的计算机代数系统,代码保持简洁,易于理解和扩展。Python是完全由Python编写的,不依赖外部库。...1、、求导、偏导以及带值求导 import sympy # #设置符号变量Symbol只能创建一个变量 symbols 可一次定义多个变量 x1,x2,x3,x4=sympy.symbols('x1...print(x.subs(x1,2)) #对y偏导 y=sympy.diff(PD(x1,x2,x3),x2) #对z偏导 z=sympy.diff(PD(x1,x2,x3),x3,2) print...sympy.abc import x Limit(sin(x)/x, x, 0) # 这是一个表达式,不执行计算 Limit(1/x, x, 0, dir='-') # 这也是一个表达式,不执行计算 以上就是Python...SymPy极值的用法,希望对大家有所帮助。

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    因子模型之因子(信号)测试平台----计算因子

    近一个半月疯狂的接触多因子模型,其中对于单个因子的回测,是最熟的。而对于单个因子,或者叫做signal(这一系列文章后续都这么叫),是多因子模型的基础。...1.我们开始的数据 这一系列的教程,我们将从一个因子开始,最简单的因子,revs10,也就是,十天收益率。...这个教程,注重的是整个signal测试的框架,包含两个方面,测试的思路和软件的平台建设,而我们的因子是否好,其实不是我们关注的点。...2.计算因子值 我们的因子叫做revs10,说白了就是十天的收益率的值。 res10(t) = close(t) / close(t - 10) - 100% 公式大概就是上面这样。...其实,多因子模型的第一步就是这么简单。当然,这个因子是最简单的一个因子了,别的因子会用到别的数据,无论如何,核心的一步就是,千方百计计算好你的因子值,然后存下来。

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    因子模型之因子(信号)测试平台----因子值的处理(二)

    我们知道,一个因子值的处理大致分为三个步骤,去极值、标准化、中性化,上次我们对因子值进行了去极值和标准化,这一次,我们主要讲一讲中性化,也就是neut。        ...所以,很多因子数值在一个行业内比较才是有效的。同样的思路,有些因子虽然看起来不是一些基本的风格因子,比如PE,但是,其实我们知道,PE和市值有很大的关系,大市值的公司,一般是成熟的公司,PE往往不高。...也就是做一个回归,其中,因子值是y,需要中性的风格因子的暴露为x,然后我们进行回归。回归之后的残差就是因子值对行业中性化后的值。这里的风格因子可以是一个也可以多个,也就是一元回归和多元回归的区别。...如果读者有wind的python的api,那么可以使用下面的函数获得我们需要的股票代码和行业代码转换的字典。这里,我们有一个假设,就是股票的行业在整个因子回测区间没有改变。...1") return {k: v for (k, v) in zip(ind_category.Codes, ind_category.Data[0])}         如果没有wind的python

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