python量化投資入門
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② Python量化入門：Fama-French三因子模型
Python量化入門，Fama-French三因子模型是一種改進的金融模型，用於分析投資組合收益的多元影響因素。以下是模型的關鍵步驟和Python實戰應用：
技術討論，不構成投資建議！
Fama-French三因子模型彌補了CAPM模型的局限，它關注市值、市盈率（PE）、杠桿比例和賬面市值比（BM）四個因素。Fama和French的研究發現，單個因子的解釋力有限，組合使用時，市值和BM因子對其他因素的影響減弱。模型的核心是市場風險溢酬、市值效應（SMB，小市值優於大市值）和賬面市值比效應（HML，高BM優於低BM）三個因子，形成多元線性回歸模型。
在Python實戰中，首先通過計算SMB和HML來構造投資組合，這可能需要一定時間的數據處理。接著，選擇不同市值和PB水平的股票作為樣本，對相關數據進行整合和探索。通過收益率時序圖和多元線性方程求解，可以估計超額收益率（α）和因子的系數。通常，當p值小於0.05，說明因子對收益率有顯著影響。
雖然理論與計算過程看似復雜，但實際應用中，數據處理可以自動化，以便更有效地進行投資策略分析。
③ 用python做量化交易要學多久
5個月。
python憑借其突出的語言優勢與特性，已經融入到各行各業的每個領域。一般來說，python培訓需要脫產學習5個月左右，這樣的時長才能夠讓學員既掌握工作所需的技能，還能夠積累一定的項目經驗。當然如果你想要在人工智慧的路上越走越遠，則需要不斷的積累和學習。
python培訓的5個月時間里，有相當大一部分時間是在實戰做項目，第一階段是為期一個月學習python的核心編程，主要是python的語言基礎和高級應用，幫助學員獲得初步軟體工程知識並樹立模塊化編程思想。學完這一階段的內容，學員已經能夠勝任python初級開發工程師的職位。
(3)python量化投資入門擴展閱讀：
Python開發基礎課程內容包括：計算機硬體、操作系統原理、安裝linux操作系統、linux操作系統維護常用命令、Python語言介紹、環境安裝、基本語法、基本數據類型、二進制運算、流程式控制制、字元編碼、文件處理、數據類型、用戶認證、三級菜單程序、購物車程序開發、函數、內置方法、遞歸、迭代器、裝飾器、內置方法、員工信息表開發、模塊的跨目錄導入、常用標准庫學習，b加密 e正則logging日誌模塊等，軟體開發規范學習，計算器程序、ATM程序開發等。
④ 新手如何做量化交易
量化交易是一種利用統計學和數學方法結合計算機技術進行投資的交易方式。對於初次接觸量化交易的入門者，理解其核心內容至關重要。主要包含四大部分：Python編程基礎、金融知識、技術指標以及量化交易框架。
掌握Python編程基礎，是量化交易的起點。多編寫代碼，熟練Python的基礎語法、數據類型、運算方法、流程式控制制以及函數設計是關鍵。在線平台如牛客網、leetcode提供豐富的練習資源，有助於快速提高編程能力。
金融知識是量化交易的基礎。了解投資標的市場的規則，如A股和美股的交易時間、最小交易單位、漲跌幅限制、結算方式、熔斷機制等。這些規則是實現量化交易、進行程序化投資的前提。
技術指標是量化交易的重要工具。通過圖表分析市場行為，預測價格變動趨勢。掌握常用的技術指標及其含義、計算方法和使用技巧，是量化交易的基礎。
量化交易框架提供了一站式開發平台。選擇合適的工具，如big quant、優礦、米筐或開源框架vnpy、easyquant，專注於策略開發，實現量化交易。開發者應根據個人需求選擇合適的工具。
進階學習可參與系統課程，如CQF（Computational Quantitative Finance）課程。課程注重實操，無標准答案，通過項目完成考試。最終目的是讓學員將知識應用於實際工作中。CQF還提供終身學習機會，包含量化行為金融、R語言量化金融、高級投資組合管理等選修課程。
CQF的合作夥伴高頓教育提供更多信息。選擇CQF的原因之一是其強調實踐與終身學習。量化信息更新迅速，持續學習是關鍵。CQF的課程體系豐富，能夠滿足不同學習者的需求。