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脉冲因子、波形因子、裕度因子、峰值因子及偏度和峭度分析.m

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简介:
本研究探讨了脉冲因子、波形因子、裕度因子与峰值因子等参数,并深入分析信号的偏度和峭度特性,以全面评估电信号的质量。 脉冲因子、波形因子、裕度因子、峰值因子、偏度和峭度。

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    本研究探讨了脉冲因子、波形因子、裕度因子与峰值因子等参数,并深入分析信号的偏度和峭度特性,以全面评估电信号的质量。 脉冲因子、波形因子、裕度因子、峰值因子、偏度和峭度。
  • 数据(包括市场溢酬、市、账面市动量)(1992-2017年).xlsx
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    该Excel文件包含从1992年至2017年的月度数据,涵盖了市场溢酬因子、市值因子、账面市值比因子及动量因子,适用于金融研究与投资分析。 本表依据Fama-French三因子资产定价模型提供市场溢酬因子(Rm-Rf)、市值因子(SMB) 和账面市值比因子(HML)的月度序列数据。无风险收益的数据选择标准如下:2002年8月6日之前使用三个月期定期银行存款利率;从2002年8月7日至2006年10月7日,采用三个月期中央银行票据票面利率;自2006年10月8日起,则用上海银行间3个月同业拆放利率。三因子数据包括: - 流通市值加权的市场溢酬因子(Rm-Rf)、市值因子(SMB)和账面市值比因子(HML) - 总市值加权的市场溢酬因子(Rm-Rf)、市值因子(SMB)以及账面市值比因子(HML) 该表提供了三种计算方式来确定月度惯性(动量)因子,具体如下: 1. 惯性因子=前n个月累积收益最高的30%的所有股票组合加权收益率-前n个月累计回报最低的30%的所有股票组合加权收益率。 2. 惯性因子= 前n个月累积收益最高10%的所有股票组合加权收益率 - 前n个月累积回撤最严重的10%所有股票组合的加权平均值 3. 惯性因子 =前n个月内回报为正数的所有股票组合的加权平均收益率-同一期间内回报率为负数所有的股票组的加权平均收益。 其中,计算周期(n)可以是 3、4、5、6、7、8、9、10、11、12 或者更长的时间段如18或24个月。加权方式可以选择等权重或者基于流通市值和总市值的加权方法进行。 在Carhart四因子模型的经典文献中,惯性(动量)因子被定义为:前 11 个月内累积回报最高的30%的所有股票组合以等权重计算的平均收益率与同一期间内表现最差的30%所有股票组合按相同方式加权后的算术均值之差异。
  • 构建与单测试-源码
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    本项目聚焦于股票市场的多因子模型应用研究,涵盖因子构建、策略回测及性能评估等内容,并提供相应的Python源代码。适合对量化投资感兴趣的读者深入学习和实践。 Alpha策略中的多因子选股涉及从数据库提取数据来构建各种类型的因子,并测试这些因子的有效性。有效性评估包括分析因子收益率、因子收益率的T值以及IC(Information Coefficient)值等关键指标,同时还会进行分层测试以观察不同组合下的表现情况,如组合收益率、波动率、收益单调性、最大回撤和夏普比率等一系列财务绩效指标。 具体到因子构建与评估流程中包括: - 估值类因子:7个 - 动量类因子:6个 - 波动率类因子:10个 - 一致预期类因子:18个 自定义的模块有: 1. data_clean.py: 数据清洗,剔除带有ST标记的数据和上市不满一年的股票。使用MAD方法去除异常值,并通过Z-score标准化数据,进一步对行业哑变量及对数市值进行回归分析以提取残差部分,从而获得中性化的因子值。 2. factor_test.py:单个因子的有效性评估标准: - 因子收益率:包括均值和标准差的计算 $$R_{it} = \beta_{0t} + \beta_{1t} * f_{it}$$
  • 法214
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    《因子分析法》是一本介绍统计学中常用的数据分析技术——因子分析方法的书籍或论文。它深入浅出地讲解了如何通过因子分析来简化数据结构、识别变量间的潜在关系,并提供了实际应用案例和操作步骤,适用于研究人员及数据分析从业人员。 在因子分析模型中,变量表示为公共因子,这些是不可观测的变量。它们的系数被称为因子载荷。 估计因子载荷矩阵是建立实际问题中的因子模型的关键步骤。这一过程需要根据样本数据来进行。
  • 中的变量共同介绍
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    本文介绍了因子分析中变量共同度的概念及其计算方法,并探讨了其在评估原始变量信息提取效率中的作用。 变量共同度也称为公共方差。第i个变量的共同度定义为因子载荷矩阵中第i行元素的平方和。 因子的方差贡献是因子载荷矩阵中第j列元素的平方和,反映了第j个因子对原有变量总方差解释能力的程度。数值越高,说明相应因子的重要性越大。
  • 图与IMU应用示例
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    本文介绍了因子图的概念及其在处理惯性测量单元(IMU)数据中的具体应用,通过实例详细解析了IMU因子的工作原理和实现方法。 因子图是一种用于表示概率分布的图形模型,在这种模型中,IMU(惯性测量单元)因子可以用来描述系统中的不确定性和依赖关系。通过利用IMU数据,我们可以更准确地估计物体在空间中的位置和姿态变化。这种方法特别适用于需要高精度定位的应用场景,如机器人导航、虚拟现实等。
  • 图模型
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    因子图模型分析是一种图形化表示概率分布的方法,它通过节点和边来描绘变量及其依赖关系,便于进行复杂的统计推理与学习任务。 该文件是PDF文档,介绍了因子图模型的基本原理及其具体的求解过程。
  • MATLAB中的
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    本简介探讨在MATLAB环境中执行因子分析的方法与应用,介绍如何利用其内置函数进行数据简化和变量间的关联研究。 MATLAB因子分析代码示例从相关系数矩阵开始进行因子分析。
  • SPSS中的
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    本篇教程将详细介绍如何在SPSS软件中进行因子分析,包括数据准备、操作步骤及结果解读。帮助用户掌握数据分析的重要工具之一。 全国主要城市的生活污染指数及废水污染情况分析,特别是北京等大城市的生活污染与固体废弃物问题的因子分析。