python机器学习量化选股
时间: 2023-09-05 09:10:26 浏览: 133
对于python机器学习量化选股,可以参考以下步骤和案例内容:
1. 多因子的市值因子选股介绍:该部分介绍了多因子选股的概念和市值因子的重要性,可以在文章目录的p16处找到相关内容。
2. 多因子的市值因子选股演示:这部分通过案例演示了如何使用市值因子进行选股。可以在文章目录的p17处找到相关内容。
3. 多因子策略流程、因子数据组成、去极值介绍:该部分介绍了多因子策略的流程、因子数据的组成以及去极值的方法。可以在文章目录的p18处找到相关内容。
4. 案例:中位数去极值和3背中位数去极值:这个案例展示了使用中位数去极值和3背中位数去极值的方法。可以在文章目录的p19处找到相关内容。
5. 案例:3sigma法去极值:该案例介绍了使用3sigma法进行去极值的方法。可以在文章目录的p20处找到相关内容。
此外,还可以参考以下内容:
6. 因子数据的标准化处理:该部分介绍了因子数据的标准化处理方法。可以在文章目录的p21处找到相关内容。
7. 市值中心化处理介绍:这部分介绍了市值中心化处理的方法。可以在文章目录的p22处找到相关内容。
8. 案例:市值中性化实现以及回测选股结果:该案例展示了如何实现市值中性化以及回测选股结果的分析。可以在文章目录的p23处找到相关内容。
9. 市值中心化结果总结分析:这部分对市值中心化的结果进行了总结和分析。可以在文章目录的p24处找到相关内容。
综上所述,可以根据以上提到的步骤和案例内容来进行python机器学习量化选股的操作和研究。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【量化】4天学会python机器学习与量化交易-笔记2(p16~p20)](https://download.csdn.net/download/weixin_38706294/13753550)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【量化】4天学会python机器学习与量化交易-笔记4(p21~p25)](https://download.csdn.net/download/weixin_38660359/13753480)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]