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(1)数据预处理,缺失值、异常值、以及数据标准化 (2)市场中性化 (3)IC和IR计算、单调性检验 (4)因子筛选 (5)策略回测 (6)性能评估、绘制收益率曲线(夏普比率、索提诺比率、累计收益率、平均收益率)
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1. Python综合打分法模型-全部代码(包含数据).rar (28个子文件)
多因子选股模型-全部代码(包含数据)
二:数据处理可视化.ipynb 79KB
七:因子IC衰减.ipynb 34KB
一:数据预处理——最终版.ipynb 99KB
三:单调性检验——修改版.ipynb 72KB
一:数据预处理(异常值处理与数据标准化)-精简版.ipynb 118KB
二:IC_IR_因子收益率计算.ipynb 98KB
多因子选股模型-因子库数据
factor
全部A股行业分类.xlsx 139KB
process_factor.pkl 95.04MB
all_factor.pkl 89.49MB
Close.pkl 17.48MB
price_factor.pkl 95.71MB
1_3_factor.pkl 97.73MB
涨跌幅.xlsx 4.97MB
process_factor_1.pkl 80.47MB
all_ret.pkl 10.73MB
fill_feature.pkl 132.17MB
feature.pkl 127.38MB
收盘价.xlsx 3.49MB
沪深300月度涨跌幅.xlsx 72KB
五:策略回测.ipynb 201KB
四:IC值相关系数矩阵与因子筛选.ipynb 111KB
.ipynb_checkpoints
二:数据处理可视化-checkpoint.ipynb 79KB
一:数据预处理(异常值处理与数据标准化)-精简版-checkpoint.ipynb 118KB
三:单调性检验——修改版-checkpoint.ipynb 72KB
五:策略回测-checkpoint.ipynb 182KB
四:IC值相关系数矩阵与因子筛选-checkpoint.ipynb 111KB
二:IC_IR_因子收益率计算-checkpoint.ipynb 98KB
一:数据预处理——最终版-checkpoint.ipynb 98KB
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