#include <iostream> using namespace std; template <class T> #include<bits/stdc++.h> class Array { T *p;int s; public: Array(int s1=0):s(s1){ p=new T[s+1]; } int size() { return s; } void put(int n) { if(n>s)n=s; sort(p,p+s); for(int i=0;i<n;i++) { cout<<p[s-i-1]<<" "; } } T& operator[](int i) { return p[i]; } friend istream& operator >> (istream &is,Array &a) { T b; is >> b; return is; } }; ~Array() { delete[]p; } int main() { int cases, len; cin >> cases; for(int ca = 1; ca <= cases; ca++) { cin >> len; if(ca % 3 == 0) { Array<char> chr_arr(len); for(int i = 0; i < chr_arr.size(); i++) cin >> chr_arr[i]; chr_arr.put(10); } if(ca % 3 == 1) { Array<int> int_arr(len); for(int i = 0; i < int_arr.size(); i++) cin >> int_arr[i]; int_arr.put(10); } if(ca % 3 == 2) { Array<double> dbl_arr(len); for(int i = 0; i < dbl_arr.size(); i++) cin >> dbl_arr[i]; dbl_arr.put(10); } } }

这段代码有一个问题，析构函数的定义不正确，应该放在类的内部，并加上析构函数的名称。可以将代码改为：

#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;

template <class T>
class Array {
    T *p;
    int s;
public:
    Array(int s1 = 0) : s(s1) {
        p = new T[s + 1];
    }
    int size() {
        return s;
    }
    void put(int n) {
        if (n > s) n = s;
        sort(p, p + s);
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            cout << p[s - i] << " ";
        }
        cout << endl;
    }
    T& operator[](int i) {
        return p[i];
    }
    friend istream& operator >> (istream &is, Array &a) {
        for (int i = 0; i < a.s; i++) {
            is >> a[i];
        }
        return is;
    }
    ~Array() {
        delete[] p;
    }
};

int main() {
    int cases, len;
    cin >> cases;
    for (int ca = 1; ca <= cases; ca++) {
        cin >> len;
        if (ca % 3 == 0) {
            Array<char> chr_arr(len);
            cin >> chr_arr;
            chr_arr.put(10);
        }
        if (ca % 3 == 1) {
            Array<int> int_arr(len);
            cin >> int_arr;
            int_arr.put(10);
        }
        if (ca % 3 == 2) {
            Array<double> dbl_arr(len);
            cin >>na(inplace=True)

4. 构建回归模型：使用多元线性回归模型，以股票超额收益率为因变量，市场收益率、市值因子、账面市值比因子、动量因子、投资因子和质量因子的暴露度为自变量，估计模型系数。

# 构建因子矩阵
factor_data = merged_data[['Mkt-RF', 'SMB', 'HML', 'Mom', 'CMA']]
factor_data = sm.add_constant(factor_data)

# 进行回归估计
results = sm.OLS(merged_data['excess_return'], factor_data).fit()

# 打印模型系数
print(results.params)

需要注意的是，本示例代码只是一个简单的演示，实际应用中还需要进行更多的数据处理、因子计算和模型检验等工作。同时，还需要注意数据的质量和准确性，以确保模型的有效性和可靠性。