设为首页收藏本站

Code4Quant

 找回密码
 立即注册
搜索
热搜: 活动 交友 discuz
返回列表
查看: 505|回复: 0

多因子策略-APT模型Python聚宽源代码

[复制链接]

547

主题

596

帖子

1万

积分

管理员

Rank: 9Rank: 9Rank: 9

积分
16366
发表于 2016-11-25 11:47:58 | 显示全部楼层 |阅读模式
代码分类
平台分类: python 
策略分类: 基本面 趋势策略 量化策略 
示例图片:
代码说明: APT(Arbitrage pricing theory)定价理论是CAPM的一个推广,它们都是均衡状态下的模型,不同的是:CAPM把收益单纯的归为市场变化这一个因子引起的。APT把收益归因在不同的因子上面。本文旨在运用多元线性回归选股的方法,构建多因子策略。
多重共线性怎么办?
主流的解决方法有如下几种:
1)排除引起共线性的变量:找出引起多重共线性的解释变量,将它排除出去,以逐步回归法得到最广泛的应用。
2)差分法:时间序列数据、线性模型:将原模型变换为差分模型。
3)减小参数估计量的方差:岭回归法;等等等等。
这几种方法大家都可以尝试一下,以后我们深入讨论。小编这里做一个简(偷)化(懒),以第一种方法为例,讲述如何排除引起共线性的变量。就实排除的方法也有很多种,比如相关系数法、修正的R方法、主成分分析法、人工判断法等。我们继续简化,用相关系数法进行处理。思路是采用因子的数据,直接计算普通的相关系数,然后从相关系数较大的几个因子中选择一个
https://www.joinquant.com/post/1474?f=study&m=algorithm

本帖子中包含更多资源

您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册

x
官方QQ交流群: 334141701
关闭

站长推荐上一条 /1 下一条

QQ|Archiver|手机版|小黑屋|Code4Quant ( 滇ICP备16004920号  

GMT+8, 2019-6-26 20:21

Powered by Discuz! X3.2

© 2001-2013 Comsenz Inc.

快速回复 返回顶部 返回列表