代码实现筛选2015年至2016年A股市场沪深300指数情绪因子、成长因子、质量因子、动量因子中的有效因子

好的，这里是一个Python实现筛选2015年至2016年A股市场沪深300指数情绪因子、成长因子、质量因子、动量因子中的有效因子的代码。代码中使用了pandas、numpy、tushare、statsmodels等库来处理数据和计算因子。

import pandas as pd
import numpy as np
import tushare as ts
import statsmodels.api as sm

# 设置tushare的token
ts.set_token('your_token')

# 获取沪深300指数成分股
hs300 = ts.get_hs300s()

# 筛选出2015年至2016年的数据
start_date = '2015-01-01'
end_date = '2016-12-31'

# 获取每只股票的收盘价和总市值
close_price = pd.DataFrame()
total_mv = pd.DataFrame()

for code in hs300['code']:
    df = ts.pro_bar(ts_code=code, asset='E', start_date=start_date, end_date=end_date)
    close_price[code] = df['close']
    total_mv[code] = df['total_mv']

# 计算日收益率、动量因子和情绪因子
daily_returns = close_price.pct_change()
momentum = daily_returns.rolling(window=12).sum().shift(1)
sentiment = pd.read_csv('sentiment.csv', index_col='date')

# 计算成长因子和质量因子
earnings_yield = pd.DataFrame(np.zeros((len(total_mv), len(total_mv.columns))), index=total_mv.index, columns=total_mv.columns)
book_to_price = pd.DataFrame(np.zeros((len(total_mv), len(total_mv.columns))), index=total_mv.index, columns=total_mv.columns)

for date in total_mv.index:
    data = ts.pro_bar(ts_code='', asset='E', start_date=date, end_date=date)
    for code in total_mv.columns:
        if code in data['ts_code'].values:
            pb_ratio = data[data['ts_code']==code]['pb'].values[0]
            pe_ratio = data[data['ts_code']==code]['pe'].values[0]
            total_share = data[data['ts_code']==code]['total_share'].values[0]
            close = close_price[code][date]
            earnings = (close*total_share)/(total_mv[code][date]*10000)
            earnings_yield[code][date] = earnings/total_mv[code][date]
            book_to_price[code][date] = pb_ratio/(pe_ratio*earnings_yield[code][date])

# 计算因子之间的相关系数
factors = pd.concat([momentum, sentiment, earnings_yield, book_to_price], axis=1)
corr = factors.corr()

# 使用OLS回归计算因子的t值和p值
t_values = pd.DataFrame(np.zeros((len(factors.columns),)), index=factors.columns, columns=['t_value'])
p_values = pd.DataFrame(np.zeros((len(factors.columns),)), index=factors.columns, columns=['p_value'])

for factor in factors.columns:
    X = sm.add_constant(factors.drop(factor, axis=1))
    y = factors[factor]
    model = sm.OLS(y, X)
    results = model.fit()
    t_values[factor] = results.tvalues[-1]
    p_values[factor] = results.pvalues[-1]

# 筛选t值大于2且p值小于0.05的因子
valid_factors = t_values[(t_values > 2) & (p_values < 0.05)].dropna().index.tolist()
print(valid_factors)

这段代码中，首先使用tushare库获取沪深300指数成分股，然后使用pandas库获取每只股票的收盘价和总市值，并筛选出2015年至2016年的数据。接下来，我们计算了每只股票的日收益率、动量因子、情绪因子、成长因子和质量因子。其中，动量因子是指过去12个月的收益率之和，情绪因子是从外部数据源(如新闻、社交媒体等)获取的情绪指数。成长因子是指盈利率与市净率之比，质量因子是指市净率与市盈率和盈利率之积之比。接下来，我们计算了因子之间的相关系数，并使用OLS回归计算了每个因子的t值和p值。最后，我们筛选出了t值大于2且p值小于0.05的因子，作为2015年至2016年A股市场沪深300指数中的有效因子。