因子分析是一种描述原始变量或原始样本之间相关关系的一种手段,所谓因子指的是多个错综复杂的自变量经过有效手段抽取到少数几个综合计算变量的代称,它是一种多变量统计分析方法,通过因子得分确定较高得分的公共因子载荷矩阵进行对原始变量的代替(相当于降维),出发点是原始变量的相关系数矩阵 思想 根据相关系数矩阵的值将...
风险因子的前身一定是Alpha因子,每一个Alpha因子都是一个主动投资逻辑,只是当市场上越来越多人知道以后,它变成一种系统性的可解释的行为,因子原本存在的套利空间慢慢被侵蚀,相应的因子包含的风险被放大,于是就被归入了风险因子,这也是市场变得更有效的过程。 也可以从另一个角度来理解两者的区别,可以将因子按照对收益...
因子的行业分析也非常重要,可以直观的看到哪些行业的因子暴露比较高,集中度比较高,更进一步可以预期构建的组合会倾向于哪些行业,从行业层面分析因子有效的逻辑。这部分直接算每个行业的因子暴露均值和因子暴露标准化均值,即均值除以标准差,这样可以反映整个行业因子暴露的一致性,即集中度。这部分通过函数plotIndf实现。 调...
细胞因子可分为6类：白细胞介素（interleukin，IL）、集落刺激因子（Colony-Stimulating Factors，CSFs）、干扰素（interferon，IFN）、生长因子（growth factor）、趋化因子（Chemokines）、肿瘤坏死因子（tumor necrosis factor，TNF）[2]。01 白细胞介素 白细胞介素的命名起始于1979年在瑞士因特拉肯举行的第二届国际...
Leverage(杠杆因子) Momentum(动量因子) Earning Yield(盈利因子) Residual Volatility(残差波动率因子) Growth(成长因子) Liquidity(流动性因子) 本系列将分享风险模型中经典的Barra模型。本文为系列第②期,主要介绍CNE5模型中的风格因子。 一颗斯特拉:Barra模型 | 基本模型和应用 ①10 赞同 · 0 评论文章 一、因子...
那下面就来介绍第一种因子合成方法:等权加权。 等权加权 等权加权是最简单的一种因子合成方法,各因子权重相等(1/因子个数),综合因子值即等于各因子值的平均值。 #等权加权 weighted_factor=f.mean(axis=1) 这里的weighted_factor即为合成得到的综合因子,对综合因子值(即综合因子分数)降序排序(从大到小)选出...
02因子分析的类型和目的 根据分析目的的不同,我们可以将因子分析分为探索性因子分析和验证性因子分析。 1. 探索性因子分析 (1)降维简化:将众多变量聚合为少数几个的公共因子,降低了数据采集和分析的难度 (2)揭示观测变量之间的内在数据结构 (3)创立新概念:提取...
表1展示KMO检验和Bartlett 的检验结果,用于判断指标是否适合进行因子分析。通常KMO值的判断标准为0.6。大于0.6说明适合进行因子分析,反之,说明不适合进行分析。同时Bartlett检验对应P值小于0.05也说明适合进行因子分析。 根据上表可知,KMO为0.748,大于0.6,满足因子分析的前提要求,意味着数据可用于因子分析研究。以及数据通过...
表4:因子有效性检验结果 资料来源:西筹金融科技 根据结果可以发现,在显著性上,五个三级因子显著性较好,且在稳定性上差异不大;在因子收益上,STREV因子与HALPHA因子具有较高的收益平均值,五个三级因子收益波动性相当,收益方向基本一致,接近50%,说明收益方向存在较大不确定性,STREV因子收益方向最为稳定,概率接近57.4...