groupby函数

`groupby` 函数在金融数据分析中扮演着关键角色,它允许分析师根据一个或多个分类变量对数据进行有效的分组和汇总。例如,在金融领域,投资组合经理可以利用 `groupby` 功能按照时间周期(如月度、季度或年度)或投资类别(如股票、债券、现金等)对投资组合的回报率进行分组统计,从而更清晰地洞察各类资产的性能和整体投资组合的风险分散情况。此外,风险管理师还可以通过 `groupby` 函数迅速识别和隔离特定市场条件下的异常交易数据,以便进行进一步的风险评估和模型调整。这一功能极大地提高了金融数据分析的效率和准确性,是金融从业者不可或缺的工具之一。

构建全市场涨跌家数

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更新时间:2024-06-07 10:55

排序算法中如何设置group?

一般排序算法中个,需要设置哪些样本和哪些样本是在同一个group里,这样才能在每个group内做排序训练。对于股票的话,我想训练的时候应该是按照交易日期来做group的。

不过在stockRanker里,好像只有常规的boosting tree的超参,并没有看到设置group的地方(如果有验证集,还需要对验证集设置group),请问这里有什么问题吗?

更新时间:2023-10-09 07:08

stockRanker排序算法中如何设置group?

问题

一般排序算法中个,需要设置哪些样本和哪些样本是在同一个group里,这样才能在每个group内做排序训练。对于股票的话,我想训练的时候应该是按照交易日期来做group的。


不过在stockRanker里,好像只有常规的boosting tree的超参,并没有看到设置group的地方(如果有验证集,还需要对验证集设置group),请问这里有什么问题吗?


{w:100}

解答

默认是按date,也就是交易日期来做

更新时间:2023-06-01 02:13

数据处理函数里的分组是怎么实现的

问题

{w:100}

解答

按日期分组,实际上就是groupby(‘date’) 然后对每天的数据进行一个处理。

更新时间:2023-06-01 02:13

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