使用python对基金进行风格分析

和PTB17引脚为输出模式

GPIOB->PSOR |= (1 << 16); // 禁用显示器基金的风格分析可以用因子模型来实现，常用的因子模型有Fama-French复位

delay(100);

GPIOB->PCOR |= (1 << 16); // 使能显示器复三因子模型和Carhart四因子模型。Python中有多个因子模型的工具包，比如pandas、statsmodels、pyfolio等，这里以pandas为例，介绍如何使用因子模型进行位

delay(100);

GPIOB->PSOR |= (1 << 16); // 禁用显示器复位

基金的风格分析。

1. 获取基金和基准指数的历史数据，可以使用pandas-datareader write_command(0x30); // 初始化显示器

write_command(0x0C); // 关闭光标

或tushare等工具包。

import pandas_datareader.data as web

fund = web.DataReader("000001.SS", "yahoo", start="2019-01-01", end="2021-01-01")['Adj Close']  # write_command(0x01); // 清除显示器
    
    delay(100);
}

void update_speed_distance(uint32_t wheel_cnt) 基金净值
benchmark = web.DataReader("000300.SS", "yahoo", start="2019-01-01", end {
    uint32_t current_time = timer_cnt / 2;
    
    current_distance = wheel_cnt * WHEEL_CIRCUMFERENCE="2021-01-01")['Adj Close']  # 基准指数净值

2. 计算收益_CM / 1000;

total_distance += current_distance - last_distance;

current_speed = (current_distance - last_distance率，并使用因子模型进行风格分析。

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels) * 3600 / (current_time - last_time);
    
    last_distance = current_distance;
    
    last_time = current_time.api as sm

# 计算收益率
returns = pd.concat([fund, benchmark], axis=1).pct_change().dropna()

# 定义因子
market_factor = returns.iloc[:, 1]
size_factor = np.log(returns.iloc[:, 0].;
    
    char buffer[16];
    
    sprintf(buffer, "S:%ukm/h", (unsigned int) current_speed);
    
   rolling(window=20).mean())
value_factor = 1 / (returns.iloc[:, 0].rolling(window=20).std())

# 进 int i;
    
    for (i = 0; i < strlen(buffer); i++) {
        write_data(buffer[i]);
    }
    
行因子回归
X = pd.concat([market_factor, size_factor, value_factor], axis=1)
X = sm.add_constant(X)
model = sm.OLS(returns.iloc[:, 0], X)
result = model.fit()

# 提取因子载荷和    write_command(0xC0);
    
    sprintf(buffer, "D:%ukm", (unsigned int) total_distance);
    
    for残差项
loadings = result.params[1:]
residuals = returns.iloc[:, 0] - result.predict(X)

print(' (i = 0; i < strlen(buffer); i++) {
        write_data(buffer[i]);
    }
}

int main(void) {
   Loadings:\n', loadings)
print('Residuals:\n', residuals)

在这个例子中，我们使用 init_timer();
init_gpio();
init_spi();
init_display();

while (1) {
// 程序主循了市场因子、市值因子和价值因子，对基金的收益率进行了回归分析，得到了每个因子的载荷和残差项。

需要注意的是，因子模型是对基金环
}
}

void PIT_IRQHandler() {
PIT->CHANNEL[0].TFLG = PIT_TFLG_TIF_MASK;业绩的一种解释，而不是真实的业绩表现。因此，在实践中，需要结合其他分析方法一起使用，才能更全面地评估基金的风格和表现。