因子分析

https://bigquant.com/codeshare/fafc2e53-3d69-4421-aeb9-d92b099ca873

请教一下，用1000多个股票一年的收益率数据和20个因子做多元回归模型，这里有多只股票和多个日期，应该要怎么处理呢？如何预测股票收益率？

股票专栏分为如下几类，此处附上定义，方便大家查阅:

因子

该部分包含了市场上各式各样的因子类别（风格因子，量价因子，另类数据构建的alpha因子），因子分析，因子解读等内容。

高频

该部分包含了高频数据低频化的因子应用，高频市场的微观结构，高频量化因子的使用测试，以及一些另类高频策略的内容。

策略

该部分包含了市面上的各类策略情况。包含了传统的技术指标策略，行业风格轮动策略，宏观择时策略等。

文献review

海外文献的一些回顾。里面有券商的海外经典研报解读和复现。

其他

不属于上述几类

{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/323b5380-95d7-4410-a1ff-2116b3933d35

\

可以了，要设置延迟建仓天数

\

1.BUG1：

Exception: 因子值分组实际数量(4)小于给定值(5) 无法完成因子评估, 请确保有足够的数据

2.BUG2：<ERROR: 因子分析: 原始因子值覆盖率为 0.4284018987341772，小于 50.0%>

![{w

麻烦工程师小哥看一下

这个自定义特征数据 ，到底要传什么数据呢 ，可以给个样例参考以下吗？

在进行训练集和预测集筛选时，显然筛掉了很多股票，最终导致因子覆盖率不足。

\n.\n.\n首先说一下因子分析，因子分析其实就是因子看板那一套，把因子从大到小排序，然后qcut分组。（一般都用qcut等频分箱），然后看一看每一组的收益。简单来说，就是用因子去做排序，把全部股票放到不同的篮子里，然后看看每个篮子的净值变化。也就是所谓的分层回测，这个很好理解。\n.\n.\n在分层回测中，就引入了下一个概念--样本空间。\n不同的因子在不同的样本空间下表现是不同的，举个最简单的例子，财务因子。财务因子通常更新频率非常低，所以时效性非常差。同时财务因子又和公司的前景息息相关，毕竟你一个公司财报炸了总归算是利空。所以我们会发现一个有意思的事情，一些财务指标在沪深300

使用**mf_net_amount_main_0因子，却是和股票软

一直有类似的错误，应该是该模块的代码有一些问题，需要查看一下

因子库的IC 和我自己运行的因子分析 怎么不一样 如何调成和因子库的一样的

具体怎么调用这些因子

https://bigquant.com/codeshare/f5671f58-aa7c-45ef-8436-83b6415fd99c

\

本文介绍平台的因子使用教程利用布林带因子为例子

因子分析原理：

因子分析是基于降维的思想，在尽可能不损失或者少损失原始数据信息的情况下，将错综复杂的众多变量聚合成少数几个独立的公共因子，这几个公共因子可以反映原来众多变量的主要信息，在减少变量个数的同时，又反映了变量之间的内在联系。

因子分析作用 ：

通常因子分析有三种作用：一是用于因子降维，二是计算因子权重，三是计算加权计算因子汇总综合得分。

因子降维：使用因子分析对多个观测变量进行降维处理，如将多个问卷题目降维为几个公共因子，提高数据处理效率，如分析用户对产品的态度、品质等。

计算因子权重：使用因子分析计算因子权

Step 1 导入相关包

import pandas as pd 
import numpy as np
import warnings
import empyrical
import dai
import bigcharts
warnings.filterwarnings('ignore')
from biglearning.api import tools as T
print('导入包完成!')

Step 2 读取因子数据、设置因子分析参数并进行因子数据预处理

params = {'gr

• BigQuant使用案例
• 最佳使用方式

\

多因子策略是一种应用十分广泛的选股策略，其基本思想是通过找到某些和收益率相关的指标，并根据该指标，建一个股票组合，期望该组合在未来的一段时间能够获取超越基准组合的超额收益。

估值因子是一类具有特色的风格因子，本报告选取了PE，PB，PCF，PS，PEG五个常见的估值因子进行因子分析，测试区间是2014年1月1日~2017年8月1日，测试数据是全市场股票的月数据，主要从有效性和稳定性两个角度分析因子。

通过此次报告可以初步得出以下结论：

1、 此次选择的五个估值类因子的行业分布存在一定相似性，在银行、钢铁行业的暴露度普遍偏低，在通信行业、医药生物行

奥卡姆剃刀的原理指出，在寻找问题的解释或解决方案时，“实体不应不必要地成倍增加”。如果一个人有不同的模型，得出相同的结果，那么他应该选择假设最少的模型。

在本文中，我们将讨论如何将这一原则应用于投资决策，即围绕资产配置和管理者评估。对于这两种做法，机构投资者可能会发现，集中选择那些似乎推动其投资组合中大部分风险和回报的风险因素是有益的。

一种方法是使用统计回归技术分解投资组合的收益和风险。这可能需要开发一个风险因素模型（或者我们称之为“透镜”），通过它来分析投资组合。根据我们的研究，我们认为这样的透镜应该是“节俭的”，一般的意思是：

• 以尽可能少的因子来构建。
• 与统计方法结合使用，

报告目的

报告将事件类因子作为风格因子的一种，按照多因子框架对其进行分析。让投资者更加了解事件类因子的效果和特征。

报告内容

1. 从事件发生次数占比相对其行业占比来看，权重行业的业绩增长、分红和增持占比明显较高，预增更偏向于小行业；
2. 因子相关性：定增、分红事件明显和市值因子相关性较高，但定增和分红之间是负相关。预增和固定报告期增长相关性较高，也就是有部分增长能延续。
3. 单因子测试框架：分层回测、回归法：首先，我们对各事件因子依次进行详细的分层模型回测，分析各分层组合的业绩。对因子的区分度、单调性、稳定性等进行判断之后，我们使用回归法进行因子测试，对回归产生的因子收

/wiki/static/upload/0b/0b335f07-e0fb-44ce-b4ad-09f42e542f44.pdf

\

问题

请问为什么提交因子一直失败呢

https://bigquant.com/experimentshare/537729de47ae4f67915514def4626da8

\

解答

因子分析模块里头，标题不用做更改：

保持原有的即可，这个factor_name是个变量名

![{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=76b647c6-886f-4cf3-8d27-b00d5