市场上的基金会按照监管要求 公布其每季度末 所持有股票的信息(测试数据存储在： 基金持仓信息.csv 中)， 现在需要对其持仓情况进行统计汇总，其统计汇总要求如下： 1 文件预处理：在基金持仓信息.csv 文件中，由于部分持仓股票缺少行业信息，其行业为空值，需要将该部分空值 填入 "新上市股票"

你可以使用Python中的pandas库进行基金持仓信息的统计汇总和预处理。首先，你需要将"基金持仓信息.csv"文件加载到一个pandas的DataFrame中，并进行预处理。

下面是一个示例代码，用于实现该需求：

import pandas as pd

# 加载基金持仓信息文件
data = pd.read_csv("基金持仓信息.csv")

# 将行业为空值的股票行填入"新上市股票"
data["行业"].fillna("新上市股票", inplace=True)

# 统计汇总
summary = data.groupby("行业").size().reset_index(name="持仓股票数量")

# 打印统计结果
print(summary)

运行上述代码后，你将得到一个统计汇总的结果，其中每个行业的持仓股票数量将被列出。

请确保将"基金持仓信息.csv"替换为你实际的文件路径，并根据文件内容和需求进行必要的调整。

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写一个爬取http://www.dce.com.cn/dalianshangpin/xqsj/tjsj26/jdtj/rcjccpm/index.html网页持仓数据的Python代码

以下是爬取http://www.dce.com.cn/dalianshangpin/xqsj/tjsj26/jdtj/rcjccpm/index.html网页持仓数据的Python代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://www.dce.com.cn/dalianshangpin/xqsj/tjsj26/jdtj/rcjccpm/index.html'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
table = soup.find('table', {'class': 'table'})
rows = table.find_all('tr')

for row in rows:
    cols = row.find_all('td')
    cols = [col.text.strip() for col in cols]
    print(cols)

“星火”多因子系列(四):《基于持仓的基金业绩归因:始于brinson,归于barra》

《基于持仓的基金业绩归因:始于Brinson,归于Barra》是“星火”多因子系列的第四篇文章。本文主要介绍了基于持仓的基金业绩归因方法的起源和发展。

文章首先提到了William F. Sharpe、John Lintner和Jan Mossin等学者在1960年代提出了资本资产定价模型（CAPM），该模型解释了资产组合投资回报与市场因素之间的关系。在CAPM的基础上，1986年，Gary P. Brinson等人发表了著名的《全球资产配置：创造新的市场优势》一文，提出了持仓（投资组合）配置是决定基金业绩的主要因素。这篇文章为后续的基金业绩归因方法奠定了基础。

随着金融市场的发展和信息技术的进步，基金管理行业对于基金业绩归因的需求越来越大。Barra公司在1994年推出了基于持仓的基金业绩归因模型，为投资者和基金经理提供了对基金业绩背后驱动因素的深入理解。

Barra模型基于CAPM和Brinson模型，结合了风格归因和超额收益归因的方法。它将投资组合的超额回报分解为多个因子，如行业因子、风格因子等，并进一步分析每个因子对基金业绩的贡献。通过这种方法，投资者可以更加清晰地了解基金业绩的来源，以及基金经理的投资策略和能力。

文章最后指出，基于持仓的基金业绩归因方法不仅可以为投资者提供更多的信息和洞察，还可以帮助基金经理优化投资组合，提高业绩。随着大数据、人工智能等技术的发展，基于持仓的基金业绩归因方法还将提供更加精确和高效的投资决策支持。

综上所述，《基于持仓的基金业绩归因:始于Brinson,归于Barra》介绍了基于持仓的基金业绩归因方法的起源和发展，并强调了其在投资决策和业绩优化中的重要性。