【量化】4天掌握Python机器学习与量化交易-笔记2（P16~P20）
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简介：
本笔记为《4天掌握Python机器学习与量化交易》课程第二部分的学习总结，涵盖第16至20页内容，重点介绍Python在数据处理、特征工程及模型构建中的应用。
在量化投资领域，Python已经成为了一种主流的工具，在机器学习和数据处理方面表现出强大的能力。本笔记主要涵盖了如何使用Python进行机器学习和量化交易，并通过四个部分来深入理解这一主题。
1. **多因子的市值因子选股**
多因子策略是量化投资中的核心方法，它基于多个经济或市场指标来筛选股票。市值因子是其中一个重要的因子，通常代表公司的规模。在案例中，通过获取沪深300指数成分股的市值数据，筛选出市值较大的股票作为投资对象。
2. **去极值处理**
在构建因子模型时，数据中的极端值可能会影响模型的稳定性和准确性。因此，在进行因子计算之前需要对这些极端值进行适当的处理。例如：
- **中位数去极值**：使用每个因子数据与该因子所有数据的中位数值之差的绝对值得到标准化后的数据。
- **3σ法去极值**：移除超出平均值三个标准偏差的数据点，以消除异常值的影响。
3. **多因子策略流程**
策略通常包括以下几个步骤：
1. 数据获取
2. 因子计算
3. 因子筛选
4. 组合构建
在Python中可以利用RiceQuant提供的API来获取历史价格、财务数据等信息，如`get_price`和`get_fundamentals`函数。
4. **RiceQuant平台与API**
RiceQuant是一个在线量化交易平台，提供了丰富的研究工具和API接口。通过这些资源，用户能够更方便地进行策略开发。
总结来说，Python在量化交易中的应用非常广泛且实用。学习并掌握相关知识不仅有助于投资者构建自己的量化策略，还能够提高市场分析的效率与深度。结合机器学习算法（如线性回归、决策树和随机森林等），可以进一步提升投资策略的表现水平。对于希望深入研究该领域的个人而言，这是一个良好的起点。
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