风险因子协方差矩阵表 (cne5_factor_covariance)

数据描述： 该表详细记录了因子之间的协方差值，包括了多种风格因子（如BETA、动量、残差波动率、成长、BTOP、杠杆等）和行业因子（如采掘、有色金属、家用电器、休闲服务等），以及国家因子。能够用于分析因子之间的相互作用、评估投资组合的系统性风险等。

文档
数据简介

### 数据简介 是量化投资和风险管理中用来衡量不同风险因子之间关系的重要工具。它记录了一组风险因子之间的协方差，通常用于估计投资组合的风险以及进行资产配置和优化。 ### 数据说明 * 数据起始时间：2010-01-04 * 数据更新频率：日频 * 数据发布时间：每日更新 ### 收费标准 免费 ### 数据供应者 BigQuant ### 使用场景 * 资产配置：了解不同资产之间的风险关联性对于构建多元化的投资组合至关重要。通过最小化组合的总体风险，协方差矩阵有助于投资者做出更好的资产配置决策。 * 投资组合优化：在追求最优风险/回报比的投资组合构建中，协方差矩阵是在计算投资组合的有效前沿中不可或缺的元素。 ### 常见问题 #### Q：为什么要使用协方差矩阵？ A：协方差矩阵是投资组合风险管理和资产配置决策的基础。它帮助投资者估计投资组合的总体风险，以及不同资产或策略之间的相互作用。

用例
* 用例1：查询某个因子和某个因子在某个时间段内的协方差值： ``` import dai df = dai.query(""" SELECT date, BETA FROM cne5_factor_covariance WHERE instrument = 'AERODEF'""", filters={"date": ["2023-01-01", "2023-12-31"]} ).df() ```
表结构
字段 字段类型 字段描述
AUTO DOUBLE 汽车行业因子
BANK DOUBLE 银行行业因子
BETA DOUBLE BETA风格因子
BTOP DOUBLE BTOP风格因子
CHEM DOUBLE 化工行业因子
SIZE DOUBLE SIZE风格因子
MEDIA DOUBLE 传媒行业因子
CONMAT DOUBLE 建筑材料行业因子
GROWTH DOUBLE 成长风格因子
HEALTH DOUBLE 医药生物行业因子
MINING DOUBLE 采掘行业因子
RESVOL DOUBLE 残差波动率风格因子
SIZENL DOUBLE 非线性市值风格因子
AERODEF DOUBLE 国防军工行业因子
COUNTRY DOUBLE 国家因子
ELECEQP DOUBLE 电气设备行业因子
TELECOM DOUBLE 通信行业因子
TEXTILE DOUBLE 纺织服装行业因子
COMPUTER DOUBLE 计算机行业因子
EARNYILD DOUBLE 收益类风格因子
HOUSEAPP DOUBLE 家用电器行业因子
LEVERAGE DOUBLE 杠杆风格因子
LIQUIDTY DOUBLE 流动性风格因子
MOMENTUM DOUBLE 动量风格因子
BUILDDECO DOUBLE 建筑装饰行业因子
FOODBEVER DOUBLE 食品饮料行业因子
IRONSTEEL DOUBLE 钢铁行业因子
UTILITIES DOUBLE 公用事业行业因子
AGRIFOREST DOUBLE 农林牧渔行业因子
COMMETRADE DOUBLE 商业贸易行业因子
LEISERVICE DOUBLE 休闲服务行业因子
LIGHTINDUS DOUBLE 轻工制造行业因子
MACHIEQUIP DOUBLE 机械设备行业因子
REALESTATE DOUBLE 房地产行业因子
ID BIGINT 自增
FACTOR_ID BIGINT 因子ID
NONBANKFINAN DOUBLE 非银金融行业因子
CONGLOMERATES DOUBLE 综合行业因子
TRANSPORTATION DOUBLE 交通运输行业因子
NONFERMETAL DOUBLE 有色金属行业因子
ELECTRONICS DOUBLE 电子行业因子
instrument VARCHAR 因子
date TIMESTAMP_NS -

表名cne5_factor_covariance

起始时间：

最近更新时间：

数据平台