python量化投资入门
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② Python量化入门：Fama-French三因子模型
Python量化入门，Fama-French三因子模型是一种改进的金融模型，用于分析投资组合收益的多元影响因素。以下是模型的关键步骤和Python实战应用：
技术讨论，不构成投资建议！
Fama-French三因子模型弥补了CAPM模型的局限，它关注市值、市盈率（PE）、杠杆比例和账面市值比（BM）四个因素。Fama和French的研究发现，单个因子的解释力有限，组合使用时，市值和BM因子对其他因素的影响减弱。模型的核心是市场风险溢酬、市值效应（SMB，小市值优于大市值）和账面市值比效应（HML，高BM优于低BM）三个因子，形成多元线性回归模型。
在Python实战中，首先通过计算SMB和HML来构造投资组合，这可能需要一定时间的数据处理。接着，选择不同市值和PB水平的股票作为样本，对相关数据进行整合和探索。通过收益率时序图和多元线性方程求解，可以估计超额收益率（α）和因子的系数。通常，当p值小于0.05，说明因子对收益率有显着影响。
虽然理论与计算过程看似复杂，但实际应用中，数据处理可以自动化，以便更有效地进行投资策略分析。
③ 用python做量化交易要学多久
5个月。
python凭借其突出的语言优势与特性，已经融入到各行各业的每个领域。一般来说，python培训需要脱产学习5个月左右，这样的时长才能够让学员既掌握工作所需的技能，还能够积累一定的项目经验。当然如果你想要在人工智能的路上越走越远，则需要不断的积累和学习。
python培训的5个月时间里，有相当大一部分时间是在实战做项目，第一阶段是为期一个月学习python的核心编程，主要是python的语言基础和高级应用，帮助学员获得初步软件工程知识并树立模块化编程思想。学完这一阶段的内容，学员已经能够胜任python初级开发工程师的职位。
(3)python量化投资入门扩展阅读：
Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密 e正则logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。
④ 新手如何做量化交易
量化交易是一种利用统计学和数学方法结合计算机技术进行投资的交易方式。对于初次接触量化交易的入门者，理解其核心内容至关重要。主要包含四大部分：Python编程基础、金融知识、技术指标以及量化交易框架。
掌握Python编程基础，是量化交易的起点。多编写代码，熟练Python的基础语法、数据类型、运算方法、流程控制以及函数设计是关键。在线平台如牛客网、leetcode提供丰富的练习资源，有助于快速提高编程能力。
金融知识是量化交易的基础。了解投资标的市场的规则，如A股和美股的交易时间、最小交易单位、涨跌幅限制、结算方式、熔断机制等。这些规则是实现量化交易、进行程序化投资的前提。
技术指标是量化交易的重要工具。通过图表分析市场行为，预测价格变动趋势。掌握常用的技术指标及其含义、计算方法和使用技巧，是量化交易的基础。
量化交易框架提供了一站式开发平台。选择合适的工具，如big quant、优矿、米筐或开源框架vnpy、easyquant，专注于策略开发，实现量化交易。开发者应根据个人需求选择合适的工具。
进阶学习可参与系统课程，如CQF（Computational Quantitative Finance）课程。课程注重实操，无标准答案，通过项目完成考试。最终目的是让学员将知识应用于实际工作中。CQF还提供终身学习机会，包含量化行为金融、R语言量化金融、高级投资组合管理等选修课程。
CQF的合作伙伴高顿教育提供更多信息。选择CQF的原因之一是其强调实践与终身学习。量化信息更新迅速，持续学习是关键。CQF的课程体系丰富，能够满足不同学习者的需求。