回归法计算方法

回归法概念

IR信息比率

IC衰退性

Rank IC计算方法

Normal IC计算方法

信息系数IC

分组回测方法

单因子测试结果绘图

(df_return + 1).cumprod()  : (每天的回报率+1)累乘，即得收益曲线。

单因子测试

数据清洗

np.clip(series, min, max)

因子汇总！

pandas操作json文件

读取CSV文件

写入csv文件

将文本字符串转化为json对象的操作语法

常见的数据类型

仓位管理的实现过程

数据的处理手段

指数增强策略

alpha策略即对冲策略

因子定义。

多因子模型

常见的数据类型

评价指标

收益类：年化收益、累计收益、最大回撤、阿尔法

风险类：年化波动、贝塔

综合评价类：夏普比率、盈亏比、信息比率

策略模型的实现

数据处理

处理缺失值：前向填充、后向填充、平均数填充、中位数填充、众数填充

处理极值：绝对值差中位数法、3倍标准差法、百分位法

标准化：最小-最大标准化、Z-score标准差法、归一标准化

中性化：行业中性化、市值中性化

正交化：标准正交、对数正交、施密特正交

构建策略的思路

指数增强策略

财通金工风格因子定义：

Beta、规模、动量、波动率、估值、非线性规模、流动性、盈利、成长、杠杆