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‘壹’ 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。