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因子收益.csv

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简介：
《因子收益.csv》这份数据文件包含了不同投资因子在特定时间段内的表现和收益情况，是进行量化分析与策略回测的重要资源。 此数据集是机器学习-特征降维中的factor_returns.csv。

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  • 因子收益.csv
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    《因子收益.csv》这份数据文件包含了不同投资因子在特定时间段内的表现和收益情况，是进行量化分析与策略回测的重要资源。 此数据集是机器学习-特征降维中的factor_returns.csv。
     
  • 个股收益、大盘收益及二者回归分析.ipynb
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    本Jupyter Notebook探讨了个股与大盘的收益情况，并进行了回归分析以探究两者之间的关系和影响因素。 该程序对比了个股收益率与大盘（上证综指）的收益率，并以个股收益率作为自变量进行回归分析，默认设置截距项。通过这种分析得出了相应的结论。
     
  • 改进粒子群算法的收缩因子方法
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    本研究提出了一种改进的粒子群优化算法中的收缩因子策略，旨在提升算法在全局搜索能力和收敛速度方面的表现。通过调整参数自适应地平衡探索与开发，有效避免早熟收敛问题，提高了求解复杂优化问题的能力和效率。 基于收缩因子的改进粒子群算法通过引入收缩因子来优化标准粒子群算法的性能。这种改进能够更好地平衡全局搜索与局部开发能力，在多种复杂问题求解中表现出优越性。
     
  • 基金收益核算.xlsx
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    《基金收益核算》是一份详细记录和分析投资基金产生的各项收入与支出情况的工作表。它帮助投资者清晰地了解资金运作状况及盈利情况，为投资决策提供依据。 我使用一个Excel文件来查看收益情况，方便计算盈利和亏损。
     
  • 复投收益计算器
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    复投收益计算器是一款专为投资者设计的实用工具，帮助用户轻松计算通过复利效应进行多次投资后的总收益和年化收益率。 计算以收益复投方式投资，在预定期限后的财富状况及财富增长率。
     
  • 收益回报率计算
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    《收益回报率计算》是一篇详细介绍如何衡量投资效益的文章。它指导读者理解并运用关键财务比率来评估潜在项目或现有投资的表现和效率。通过深入解析不同的收益率指标及其应用场景，帮助投资者做出更加明智的资金配置决策。 在万德中获取中证500成分股最近3年的半小时分钟数据，并保存到csv文件中。
     
  • Excel自动抓取基金估值、计算日收益及累积收益.xlsm
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    这是一款专为投资者设计的Excel工具，能够自动抓取并展示基金实时估值数据，同时精准计算每日收益和累计收益，帮助用户轻松跟踪投资表现。 Excel可以自动获取基金估值，并计算当日收益及累计收益。
     
  • 多因子：因子构建与单因子测试-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 $$R_{it} = \beta_{0t} + \beta_{1t} * f_{it}$$
     
  • EFT复投收益计算表_3.xlsx
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    此Excel文件为EFT复投收益计算工具，提供详细的数据表格帮助用户分析和规划不同投资周期下的复利增长情况。 3_EFT复投收益计算表.xlsx