python量化分析

『壹』 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。