fama-french五因子模型python代码

Fama-French五因子模型的Python代码可以包括以下几个步骤：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
import pandas as pd

2. 定义标准化函数：

def standardize_z(dt):
    mean = dt.mean()  # 截面数据均值
    std = dt.std()  # 截面数据标准差
    return (dt - mean) / std

3. 标准化因子数据：

factors_standardize = standardize_z(X)  # 标准化因子数据

4. 计算过度矩阵S：

M = (factors_standardize.shape\[0\] - 1) * np.cov(factors_standardize.T.astype(float))
D, U = np.linalg.eig(M)  # 获取特征值和特征向量
U = np.mat(U)  # 转换为np中的矩阵
d = np.mat(np.diag(D ** (-0.5)))  # 对特征根元素开(-0.5)指数
S = U * d * U.T  # 获取过度矩阵S

5. 获取对称正交矩阵：

factors_orthogonal_mat = np.mat(factors_standardize) * S  # 获取对称正交矩阵
factors_orthogonal = pd.DataFrame(factors_orthogonal_mat, columns=X.columns, index=factors_standardize.index)

6. 计算正交化后的因子相关性：

F_o = factors_orthogonal.fillna(0).corr()  # 正交化后的因子相关性

7. 计算正交化前的因子相关性（可选）：

F = X.fillna(0).corr()  # 正交化前的因子相关性

请注意，上述代码中的X是指原始因子数据，你需要根据实际情况进行替换。此外，代码中的其他变量和函数可能需要根据你的具体需求进行调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Fama-French五因子模型](https://blog.csdn.net/m0_55389447/article/details/117604999)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Fama-French五因子模型实用攻略](https://blog.csdn.net/weixin_42219751/article/details/95627875)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [fama-french五因子模型的python实现](https://blog.csdn.net/weixin_42642232/article/details/122249462)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]