单因子的分组数据提取及结果的解读
https://www.bilibili.com/video/BV1zb4y1Q7Q3?share_source=copy_web
[https://bigquant.com/experimentshare/c17b3c96500d4d79a60a488b9714a40c](https://bigquant.com/experimentshare/c17b3c96500d
更新时间:2024-06-07 10:55
本文为旧版实现,仅供学习参考。
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版因子分析代码:
https://bigquant.com/wiki/doc/5zug5a2q5yig5p6q5luj56cb-Od7rjBTNDQ
[https://bigquant
更新时间:2024-06-07 10:55
import dai
import statsmodels.api as sm
import pandas as pd
factors = dai.query("""
pragma enable_pushdown_window;
select a.date, a.instrument, a.total_market_cap, b.returns
from cn_stock_factors AS a
INNER JOIN (
SELECT date, instrument, m_lag(close,-1)/close - 1
更新时间:2024-06-07 10:55
中性化之前的输入数据加了date索引列或不加都会报错,这个该怎么处理呢,劳烦大师了
https://bigquant.com/user/c49efd44-64c0-4184-a7ba-766de05caa19/lab
'date' is both an index level and a column label, which is ambiguous
![](/wiki/
更新时间:2024-01-31 03:47
# 本代码由可视化策略环境自动生成 2021年8月25日 15:32
# 本代码单元只能在可视化模式下编辑。您也可以拷贝代码,粘贴到新建的代码单元或者策略,然后修改。
m1 = M.input_features.v1(
features="""
# #号开始的表示注释,注释需单独一行
# 多个特征,每行一个,可以包含基础特征和衍生特征,特征须为本平台特征
pb_lf_0"""
)
m2 = M.factorlens.v1(
features=m1.data,
title='因子分析: {factor_name}',
更新时间:2022-11-20 03:34