利用中位数去极值的思路是:通过计算数据的中位数和四分位数,来识别并去除显著偏离的极端值。 实现步骤 计算数据的中位数和四分位数 设定去极值的标准 去除极端值 下面是Python实现的示例: importnumpyasnpimportpandasaspd# 示例数据data=pd.Series([1,2,3,4,5,100,101])# 计算中位数和四分位数median=da...
1.去极值 因为过大或过小的数据可能会影响到分析结果,在做回归的时候,离群值会影响解释变量和被解释变量之间相关性估计。 采用MAD“中位数去极值法”: 2.数据标准化 由于各指标量纲的不同,因此需要对指标进行标准化(以保证回归系数可比),...
第一步,找出所有因子的中位数 第二步:得到每个因子与中位数的绝对偏差值 第三步:得到绝对偏差值的中位数MAD 第四步:确定参数 n,从而确定合理的范围为 ,并针对超出合理范围的因子值做如下的调整超出最大值的用最大值代替,小于最小值的用最小值代替。 #MAD:中位数去极值 def filter_extreme_MAD(series,n=...
在因子处理过程中都会遇到这个问题,去极值的好处是可以消除因子极值对因子实际效果造成的不必要的影响 常见的方法有百分位去极值、标准化去极值、中位数去极值 百分位去极值:直接以上下百分位为边界,将边界外数据归为边界上数据,一般不使用。 标准化去极值:又称为标准差法。标准差本身可以体现因子的离散程度,是基于...
MAD又称为中位数绝对偏差法(Median Absolute Deviation),MAD 是一种先需计算所有因子与中位数之间的距离总和来检测离群值的方法。 python def mad(factor): """ 实现3倍中位数绝对偏差去极值 """ # 1、找出因子的中位数 median me = np.median(factor)# 2、得到每个因子值与中位数的绝对偏差值 |x...
例如,如果上文不进行日期的删除,则采用向前填充法填补缺失值。 # 向前填充缺失值 price3 = price1.fillna(method = 'bfill') price3 Part II 异常值处理 将本文用3 \sigma 识别异常值,并用zscore进行正态变量替换。 # 处理异常值 def statisitc_cleaning(x:pd.Series): # 使用3sigma法去极值化 sigma ...
前后填充法,使用前一个值填充或者后一个正常值填充。 均值、中位数填充法。 插值法,插值法有线性插值和多项式插值。线性插值就是通过线性回归预测缺失位置的值,多项式插值使用多项式回归预测缺失位置值。 下面是我们采用箱型图剔除异常点并采用多项式插值的效果: ...
18._多因子策略流程、因子数据组成、去极值介绍 19._案例:分位数去极值与3倍中位数法去极值 20._案例:3sigma法去极值 21._因子数据的标准化处理 22._市值中性化处理介绍 23._案例:市值中性化实现以及回测选股结果 24._市值中性化结果总结分析 25._总结 26._复习 27._单因子有效性分析介绍 28._案例:因...
3-3 多因子法和去极值 02_alpha与beta和多因子策略介绍 03_案例:多因子的市值因子选股介绍 04_案例:多因子的市值因子选股演示 05_多因子策略流程、因子数据组成、去极值介绍 06_案例:分位数去极值与3倍中位数法去极值 07_案例:3sigma法去极值 3-4 因子数据处理 08_因子数据的标准化处理 09...
其中,$\binom{n}{k}$ 是组合数,表示从n次试验中选择k次成功的方式数目。当n=1时,二项分布便简化为伯努利分布。 二项分布的期望(均值)和方差分别为: 期望值(Mean):$E(X) = np$ 方差(Variance):$\text{Var}(X) = np(1-p)$ 代码语言:python ...