文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

多因子尝试（一）：因子加权方法在选股中的应用

之前在A股动量与反转的实证过程中，提到了因子择时和风格轮动的重要性，本篇算是对因子择时的一个小小的尝试，没有什么创新性，只是把现在比较传统的方法都拿来试了一遍，目前没有能力创造方法，只做方法的搬运工。...等权重 IC均值加权 ICIR加权 最大化IR加权 半衰IC加权 其中，第4种方法中需要估计因子的协方差阵，采用了两种不同的方法估计协方差阵，对结果进行对比。...IC均值加权组合 以各因子滚动24个月的IC均值作为因子的权重，因子的加权和为因子得分。IC绝对值越大，表明因子与收益的相关性越大，在因子短期动量的假设下，因子赋予的权重应该更大。 ? ?...（正在尝试中）。...参考文献 安信证券－多因子系列报告之一：基于因子IC的多因子模型 金融工程-半衰IC加权在多因子选股中的应用

6.4K31
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    【R语言】R中的因子（factor）

    R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优，良，中，差。...levels：指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。 labels：水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude：排除的字符。 ordered：逻辑值，用于指定水平是否有序。...以下实例设置因子水平为levels=c("male","female")： #构建一个字符串向量 x 因子，设置因子水平为male和female sex <- factor(x,levels=c("male","female")) sex 你会发现现在levels的顺序就按照你设置的来显示了。...R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。绘制boxplot的时候，我们也可以根据因子来将数据分成两组。

    3.4K30

    从限价订单薄中推导预测因子：卡尔曼滤波来搞定！

    本文是预测因子的一部分内容。 参赛者要求从限价订单簿（LOB）数据预测外汇资产的未来收益。 这些数据包括300万条交易记录，每条记录都包含多档的bid和ask价格。作为比赛的保密性。...正如我们看到的，这些流的估计被用作回归模型中的因子。 基于上述状态，11×11卡尔曼状态转移矩阵为： ? 在状态转换矩阵中，行和列按照上面的隐藏状态列表排序。...从第5行开始，它是一个单位矩阵，表示流不会发生任何变化。第1行到第4行表示当前bid/ask的成交量。例如，buckets1-14的BidSize随时间t的变化如下： ? ω代表白噪声过程。..., 0, 0, 0, 1, -1], [0, 0, 1, 0, 1, 0, 1], [0, 0, 0, 1, -1, 0, 0] ] 该代码返回隐式流的值，这些值进一步用作核心回归模型中的预测因子...我们观察了一个基于LOB隐式动态现金流生成因子的示例。尽管流是隐式的，数据中没有观察到，但是使用卡尔曼滤波算法可以生成具有显著预测能力的因子，并将其作为核心X输入到GBoost算法中。

    1.9K31

    单因子测试（中）——分层测试法

    选取第一组的前提是因子值越大的股票越好，但有的因子可能是越小越好(比如PB，市值因子)，这类因子，应该买入最后一组的股票，但为了编程统一，一般对这类因子取倒数(比如PB，一般用BP = 1/PB)。...回测时，也可以同时对最后一组做空（虽然实际中A股市场并不能这样操作），这样做的目的在于保持市场中性，消除市场下跌的对于因子测试结果的影响。实际操作中，一般会选用相应的衍生品（如股指期货）对冲风险。...个人感觉，编程实现上来说，即使是第二种方法，想快速计算投资组合的逐日收益率也不是想象中那么简单的事情，循环效率非常低。 2. IC IC定义为当期各股票因子值与下一期各股票收益率的相关系数。...IR,ICIR 收益率和IC都是从收益角度对于因子的衡量，并没有考虑到因子的稳定性(风险性)，在收益率和IC基础上，可以计算IR,ICIR。 IR又称为信息比率。...PB因子（windcode：pb_lf） 多头组合净值曲线（因子中性化） ? 多空组合净值曲线（因子中性化） ? 多头组合净值曲线（因子未中性化） ? 多空组合净值曲线（因子未中性化） ?

    9.3K42

    推荐系统中的隐因子模型详解

    在众多推荐系统技术中，隐因子模型（Latent Factor Model）因其在处理大规模数据、提高推荐精度方面的突出表现，逐渐成为主流选择。...隐因子空间 隐因子空间是隐因子模型的重要概念。在这个空间中，每个用户和物品都由一个隐因子向量表示。这些隐因子向量通常是在模型训练过程中通过优化算法学习得到的。...交替最小二乘法（ALS） 交替最小二乘法是矩阵分解中的一种优化算法。通过交替固定一个矩阵，优化另一个矩阵，ALS能够有效地处理大规模数据，并在推荐系统中广泛应用。...隐因子模型在推荐系统中的发展前景 随着数据量的不断增长和计算能力的提升，隐因子模型在推荐系统中的应用将更加广泛。...隐因子模型作为推荐系统中的重要技术，已经在多个领域得到了成功应用。通过矩阵分解，隐因子模型能够有效处理大规模稀疏数据，提升推荐的准确性和用户体验。

    19300

    多因子模型之因子（信号）测试平台----python中Pandas做处理时内存节省的技巧

    1.查看dataframe占用空间     例如，我们读取之前的所有行情和因子数据： data = pd.read_csv('total_data.csv', index_col=0) data.info...(memory_usage='deep')     首先，我们读取total_data.csv这个数据，并制定第一列是index，然后，我们获取一下这个dataframe这个对象在内存中的情况。...别忘了，我们这里是令标的池为sz50，同时只有一个因子。某种意义上，完全没有意义，笔者只是为了展示多因子模型的整个流程和框架罢了，对于50个股票的标的池，做多因子策略，几乎是没有任何意义的。...我们想一想，如果范围是全市场，3000个股票，那么大概就是864M，而且这仅仅是一个因子。如果我们需要把100个因子的内容load到内存中，虽然有时候并不需要这样，那么就是8G，好吧，内存就不够了。...4.catrgory类     然后是最后一个大杀器，就是当某一列中，有很多重复元素的时候，其实必然是存在冗余的，比如，我们的dataframe中股票代码，sec_id和行业类别，group这两列，肯定有很多重复的

    1.1K40

    从计算、建模到回测：因子挖掘的最佳实践

    下面的例子是计算多档报价的权重偏度因子，使用 array vector 后计算时间从 4 秒缩短到 2 秒。...流数据表可以看作是一个简化版的消息中间件，或者说是消息中间件中的一个主题（topic），可以往其发布（publish）数据，也可以从其订阅（subscribe）数据。...以最简单的五周期移动均线 mavg(close,5) 为例，当新一个周期的数据传入模型时，可以将之前最远的第五周期值从 sum 中减出，再把最新一个周期的值加入 sum ，这样就不必每个周期只更新一个值时都重算一遍...需要计算的指标定义在 factors 中，其中1个是输入表中的原始字段 TradeTime，另一个是需要计算的因子的函数表示。...6.1 因子回测 因子的建模和计算等，一旦从图表上分析出有方向性的结论，就要做成策略。按照确定的因子信号来设计出来的一套买卖条件，就是所谓的投资策略。

    6.6K22

    【R语言】因子在临床分组中的应用

    前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R中的因子（factor） 今天我们来结合具体的例子给大家讲解一下因子在临床分组中的应用。 我们还是以TCGA数据中的CHOL（胆管癌）这套数据为例。...关于这套临床数据的下载可以参考 ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) 前面我们也给大家介绍过一些处理临床数据的小技巧 ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper...,] 可以得到如下临床信息表 前面给大家讲过☞肿瘤TNM分期，我们知道组织病理分期分成stage I，stage II，stage III和stage IV四个分期 接下来我们试着把组织病理分期从四个组合并成两个组...("stage I/II","stage I/II","stage III/IV","stage III/IV")) stage 可以得到跟上面使用gsub一样的结果 接下来我们试着把组织病理分期从四个组合并成三个组...labels = c("stage I","stage II","stage III/IV","stage III/IV")) stage 可以得到跟gsub一样的结果 参考资料： ☞【R语言】R中的因子

    3.3K21

    细数免疫应答中重要的细胞因子

    导语 GUIDE ╲ 细胞因子可以调节细胞间相互作用，调控免疫应答。那些你听说过的“细胞因子风暴”，“致热与炎症病理损害”，“肿瘤发生及免疫逃逸”， “超敏反应”等等，都与细胞因子有关。...背景介绍 今天小编就为大家总结一下，免疫应答中重要的细胞因子。在开始之前，我们先看看细胞分子的种类吧！...1.白细胞介素(interleukin，IL) 2.集落刺激因子（colony-stimulating factor, CSF） 3.干扰素（inteferon, IFN） 4.肿瘤坏死因子(tumor...necrosis factor, TNF) 5.生长因子（growth factor, GF） 6.趋化因子（chemokin） 固有免疫应答中的重要细胞因子 细胞因子 细胞来源 主要生物学效应...：巨噬细胞、浆细胞样树突状细胞;IFN-b：成纤维细胞 1)促进细胞抗病毒活性;2)上调MHC I类分子，促进病毒感染细胞被CTL识别和杀伤;3)活化NK细胞，促进其细胞毒活性; 适应性免疫应答中的重要细胞因子

    1.4K20

    从模型到应用，一文读懂因子分解机

    与传统的简单线性模型不同的是，因子分解机考虑了特征间的交叉，对所有特征变量交互进行建模（类似于SVM中的核函数），因此在推荐系统和计算广告领域关注的点击率CTR（click-through rate）和转化率...通过将交叉特征系数做分解，让不同的交叉项之间不再独立，因此一个交叉项的数据可以辅助来估计(训练)另一个交叉项(只要这两个交叉项有一个变量是相同的，比如 ? 与 ? ，它们的系数 ? 和 ?...三、分解机与其他模型的关系 分解机的思想是从线性模型中通过增加二阶交叉项来拟合特征之间的交叉，为了拓展到数据稀疏场景并便于计算，吸收了矩阵分解的思想。...end end until 迭代停止条件达到 上述算法中可以针对不同的参数设置不同的正则化因子 ? 。对于一个训练样本，SGD算法的时间复杂度是 ? 其中 ? 是特征向量 ?...wide和deep部分共享原始输入特征向量，这让DeepFM可以直接从原始特征中同时学习低阶和高阶特征交叉，因此不像Wide&Deep模型那样，需要进行复杂的人工特征工程(logistic回归部分需要人工特征工程

    1.7K21

    R语言中使用线性模型、回归决策树自动组合特征因子水平

    p=14569 ​ 每次我们在应用计量经济学课程中遇到实际应用时，我们都要处理类别变量。学生也提出了同样的问题：我们如何自动组合因子水平？有简单的R函数吗？ 因此我想编写一个R函数。...我们从某个级别开始，说“ A”。然后，我们将其与所有不显着不同的级别合并。如果“ B”不是其中之一，我们将其用作新参考。...例如，如果我们从“ J”到“ A”，而不是从“ A”到“ J”，我们得到 for(i in nlevels(b$x2):1){ mix=c(LETTERS[i],names(p)[idx]...问题是还有另一个可能相互干扰的解释变量。所以我建议（1）拟合线性模型，计算残差（2）运行回归树，解释未定义分类变量 ​ 观察叶子与我们得到的叶子具有相同的组。...6) x2=F,B,D 82 2.983381 1.048246e-01 * 7) x2=I,A,H 46 2.030229 3.190993e-01 * 我想有可能改善回归的水平组合

    54311

    方差分析中的多因子交互作用

    多因子方差分析中，当交互作用存在时，单纯去研究某个因素的作用已没有意义，需要分别探讨这个变量在另一个因素不同水平上的作用模式。...有无交互项对方差分析构成的影响 多因子方差分析可以理解为下图的形式，即模型中，工资是由基准值、受教育程度、性别、受教育程度与性别的交互作用 以及未解释的变量 等几部分构成，这其中便涉及到了多因子交互作用的问题...是否设置交互项 多因子方差分析中，是否需要设置交互项呢？...Y，那么另一个变量承担的角色就是中介变量。...例如餐厅服务水平的提升能带来客户的满意度，客户的满意度能带来就餐的忠诚度，那么客户满意度就是中介变量。

    2.5K20

    Rust 中的解析器组合因子（Parser combinators）

    从标题中可以猜到，它被称为“析器组合因子（Parser combinators）”。 可组合解析的逐步实现 遵循我们往期博客的精神，让我们来解决一些实际问题。...首先，声明一行的顶级解析；然后，遇到第一个解析器组合因子：alt。...在（B）中，我们使用 nom::branch::alt 组合了三个解析器：add、done 和 search。它尝试从最左边开始，应用这些解析器中的每一个，直到一个成功为止。...帮助您开始舒适地熟悉这个令人惊讶的、基于组合因子的解析方法论方面，本文应该做了足够的指导。以下是一些结束前想法： 请密切注意空格，这可能有点棘手。尤其是我们不知道 nom 库中的自动化标记选项时。...如果解析过程不是你产品或者你开发库的主要目标，那么解析器组合因子很可能对你的任务有足够的表现力和可执行力。我们希望你喜欢这篇文章，并且用解析器组合因子快乐地做解析。 谢谢您的阅读。

    1.9K10

    为什么java中的 HashMap 的加载因子是0.75？

    引言在Java中，HashMap是一种常用的数据结构，用于存储键值对。它的设计目标是提供高效的插入、查找和删除操作。在HashMap的实现中，加载因子（Load Factor）是一个重要的概念。...本文将探讨为什么Java中的HashMap的加载因子被设置为0.75。背景在了解加载因子的作用之前，我们先来看一下HashMap的内部实现。...加载因子的选择是一个权衡的结果，它既要保证HashMap的性能又要节约内存空间。为什么Java中的HashMap的加载因子被设置为0.75呢？...通过运行示例代码，可以看到HashMap的加载因子的影响。当元素个数达到容量乘以加载因子时，HashMap会自动进行扩容操作。你可以尝试修改示例代码中的加载因子，并观察HashMap的行为变化。...结论Java中的HashMap的加载因子被设置为0.75，是为了在时间和空间上取得一个平衡。

    23720

    golang 中 map 的装载因子以及 B 的计算逻辑

    什么是负载因子 负载因子是衡量hash表中当前空间占用率的指标。在go中，就是平均每个bucket存储的元素个数。...计算公式如下： LoadFactor（负载因子）= hash表中已存储的键值对的总数量/hash桶的个数（即hmap结构中buckets数组的个数） 在各语言的实现中，都会确定一个负载因子的阈值，当负载因子超过这个阈值时...，在hmap中的B值是如何计算的呢？...我们由上一篇文章可知，在hmap中，buckets数组的元素数=2^B次方。map的负载因子≥6.5时会自动扩容。当前map的key/value元素数量为16。...*6.5 将bucket数量=2^B次方带入以上公式，则最终的公式为： 初始元素个数 ≤ 2^B * 6.5 当初始元素个数为16时，上述公式为: 16 ≤ 2^B * 6.5 那么，让B从0开始依次递增

    75210

    为什么String中hashCode方法里使用神奇因子 31呢？

    今天我们接着聊聊String类型一个有趣的问题：hashCode 方法中的因子31。...原因 2: 31 是一个质数：质数是只能被 1 和自身整除的数，使用质数作为乘法因子获得的散列值，在将来进行取模时，得到相同 index 的概率会降低，即降低了哈希冲突的概率。...至于比较专业的解释，就得去问数学家了，我这个水平就解答不了了 当Stack Overflow上得答案给了我们一点启发： As Goodrich and Tamassia point out, If you...之后拿单词数减去 set.size() 即可得出冲突数，有了冲突数，冲突率就可以算出来了。...conflictRate=%.4f%%", multiplier, minHash, maxHash, conflictNum, conflictRate * 100)); } 我们测试了从2

    12640

    主动管理：从学术走向实践的因子投资方法论

    【30 秒速览】因子投资从学术走向实践的过程，是一个范式转变的过程，从关注绝对收益到关注相对收益，从关注总风险收益，到关注主动风险和收益，从 SR 转向 IR 。...因此，从总风险收益到主动风险收益的分析范式变化，也可以粗暴地理解为从关注 SR 转变为关注 IR 。...与市值法类似，首先筛选出用于构建因子组合的股票，然后赋予每支股票相同的权重即可： ? 其中，p 的含义同前，为因子多头组合股票的市值在全部股票中的占比，而 N 代表因子组合中的股票数量。...相反，这是一个范式转变的过程，从关注绝对收益到关注相对收益，从关注总风险收益，到关注主动风险和收益，从 SR 转向 IR 。 本文对此过程中的一些基础问题进行了梳理。...在后续的文章中，我们将进一步讨论另外两个重要的问题： 应利用组合多个单因子组合的方法，还是整合的多因子组合方法，来构建多因子 smart beta 产品； Smart alpha 是什么，以及在实践中，

    83730

    主成分分析和因子分析在SPSS中的实现

    从图表5（初始因子载荷矩阵）可知GDP、工业增加值、第三产业增加值、固定资产投资、基本建设投资、社会消费品零售总额、海关出口总额、地方财政收入在第一因子上有较高载荷，说明第一因子基本反映了这些指标的信息...特征值的贡献还可以从 SPSS 的所谓碎石图看出。 　　可以把第一和第二主成分的点画出一个二维图以直观地显示它们如何解释原来的变量的。 （二）、因子分析。...称上式为因子得分函数，用它可计算每个样品的公因子得分。但是由于公因子的个数小于变量个数，无法从因子分析模型推导得到，所以因子得分是通过估计得到的，估计因子得分的方法很多。 　　...三、主成分分析和因子分析（2） 主成分分析和因子分析的区别 　　1，因子分析中是把变量表示成各因子的线性组合，而主成分分析中则是把主成分表示成各个变量的线性组合。 　　...4，主成分分析中，当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值是唯一的时候，的主成分 一般是独特的；而因子分析中因子不是独特的，可以旋转得到不到的因子。

    4.1K51
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券