里面有低通抽样的代码，有均匀量化的代码，还有非均匀量化的代码，写了简单的例子调用这些函数方便大家查看效果。

(4)数据预处理 在实际的建模过程中，我们能够得到的数据都会存在一定的问题，我们称之 为“脏数据”，例如会存在缺失值、数据量纲不统一、数据类型不一致等问题； 也可以通过原始数据衍生出新数据，进行特征工程。数据的质量一般会影响到最 后分类结果的准确性，因此，数据处理也是一个不能忽视的建模过程。 (5)分类模型构建和模型评估 以上四步从更本上来说主要是为建立分类模型这一步做准备工作，因此，挑 选出一种准确率高、稳定性好的分类模型是整个多因子选股策略的关键部分，传 统的多因子选股策略一般选择回归法，将各种因子与收益率结果进行回归分析， 拟合出一条能够分类的曲线。模型的评估主要是通过历史回测，看所建立的模型 的收益情况来判断模型的效果好坏。 隧圈⋯。_圈量～》霍峥隧雹》鏖圈 3．3多因子选股模型构建步骤图 以上多因子选股模型的构建步骤是常规传统多因子选股模型的最常用步骤， 所有研究者开发出的多因子选股模型的区别体现在两个方面，一个是选择不同的 因子或因子数量，另一个是选择更为有效的分类算法，得出更准确的结果。在因 子选择上，各研究者的多因子模型大同小异主要包含基本面五大类财务指标，技 术面指标如动量、换手率、波动率等和其他指标如预期收益增长、宏观经济变量 等。而在综合多因子得出最后的判断上，从最初的综合打分法和线性回归到运用 机器学习算法如决策树、SVM到提升算法如随机森林、GBDT，研究者们一直尝 试运用更新更有效率的模型来得出更准确的结果。 基于以上分析，本文也尝试从因子选取和算法选择两个方面来改进学术和市 万方数据

量化交易多因子模型。A five-factor model directed at capturing the size, value, profitability, and investment patterns in average stock returns performs better than the three-factor model of Fama and French (FF, 1993). The five-factor model's main problem is its failure to capture the low average returns on small stocks whose returns behave like those of firms that invest a lot despite low profitability. The model's performance is not sensitive to the way its factors are defined. With the addition of profitability and investment factors, the value factor of the FF three-factor model becomes redundant for describing average returns in the sample we examine.

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景的基础上取得的，应对这些准则和程序加以论证和应用。 5.5 基准线情景下的源、汇和库的识别 项目建议方在识别基准线情景下的 GHG 源、汇、库时 a) 应对识别与项目有关的 GHG 源、汇、库的准则和程序进行考虑； b) 如有必要，应依据更多的准则进行上述识别并作出解释； c) 应将所识别的项目中的源、汇和库与基准线情景下的源、汇和库进行比较。 5.6 为监测或估算GHG排放和清除，对有关的GHG源、汇和库进行选择 项目建议方应选择或建立准则和程序，用来选择有关的 GHG 源、汇、库，以进行定期监测或估算。 项目建议方对不实行定期监测的 GHG 源、汇、库，应说明其理由。 注：图 A2 的框架图给出了识别和选择实行定期监测或估算其排放或清除的 GHG 源、汇、库的例 子。 5.7 GHG排放和（或）清除的量化 项目建议方应选择或建立准则、程序和（或）方法（见 5.6），用来对所选择的 GHG 源、汇、库的 GHG 排放和（或）清除进行量化。 项目建议方应根据所建立的准则和程序，分别对： a) 与项目有关的每个 GHG 源、汇、库中的每一种 GHG 的排放和清除进行量化； b) 基准线情景下的每个 GHG 源、汇、库的排放和清除进行量化。 当所依据的数据或信息具有高度不确定性时，项目建议方应选择能够确保在量化是不导致健牌和清 除增加被高估的假定或数值。 项目建议方应对与项目和基准线情景有关但不作定期监测的源、汇、库的排放和（或）清除作出估 算。 项目建议方应建立并应用准则、程序和（或）方法，以评价对 GHG 减排或增加清除的逆向反应的 风险（即对减排或增加清除的持久性进行评价）。 如可行，项目建议方应选择或规定排放因子和清除因子，它们应 ――从公认的来源获得；； ――适用于有关的 GHG 源或汇； ――在量化时是有效的； ――考虑到量化的不确定性，并在计算时充分顾及结果的准确性和可再现性； ――和 GHG 清单的预定用途相一致。 5.8 GHG减排和清除增加的量化 在 GHG 项目的实施中，项目建议方应选择或建立准则、程序和（或）方法，用来对减排和清除增

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全书共分五大章: 一.Python入门 二.统计学基础 三.金融理论,投资组合与量化选股 四.时间序列和配对交易 五.技术指标 2017年2月出版.

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