多因子选股模型的建立过程主要分为候选因子的选取、选股因子有效性的检验、有效但冗余因子的剔除、综合评分模型的建立和模型的评价及持续改进等5个步骤。
2021-07-05 15:32:53
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深圳证券交易所创业板股票日线数据，510支股票，时间区间为 1999.12.09 至 2016.06.08，前复权，剔除假期休市。
2021-07-05 13:06:11
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20210704-广发证券-A股量化择时研究报告：金融工程，风险阶段释放.pdf
2021-07-05 13:02:54
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official_classification.py ： 使用了较多的sklearn中提供的聚类函数
self_classification.py ： 使用了较多的手写聚类函数（手写高斯聚类由于计算高维矩阵n次方报错，就没有使用）
两者可以相互比较看手写函数效果如何。
model.py ： 其中包含了kmeans，lvq，mixture-of-gaussian聚类函数，以及计算精度和NMI的手写函数，处理标签映射的匈牙利算法。
由于学习向量量化是依据ground truth的得到的一组原型向量，是有监督的学习，因此计算其精度没有意义，在函数里就没有计算精度和NMI，只打印出了原型向量
函数运行时会有warning，不用在意，手写的函数没有优化，速度较慢
代码对三个数据集，分别使用了kmeans，lvq，mixture-of-gaussian三个方法，在得到预测标签后，采用匈牙利算法对标签进行处理，计算其精确度acc和标准互信息nmi
这三种方法聚类的精度只有百分之五十几，在数据集yale中效果较差
运行方法：
安装相应需求的库，直接运行official_classifica
2021-07-05 01:14:48
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购买前请先阅读下方详细资源介绍，并私信了解更多相关内容。
资源介绍：https://blog.csdn.net/QQ438152470/article/details/118167650
保证运行，若无法运行或想要修改功能请私信留言。
2021-07-04 21:03:18
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20210702-华泰证券-福耀玻璃-3606.HK-量化全景天幕的普及趋势.pdf
2021-07-03 10:02:43
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Forex 历史中心各货币对外汇交易数据，时间区间为 2001.01.01 到 2012.01.01。
序列时间粒度为 1秒。 货币对包括：澳元-日元（AUDJPY.zip）、澳元-美元（AUDUSD.zip）、瑞士法郎-日元（CHFJPY.zip）、欧元-加元（EURCAD.zip）、欧元-瑞士法郎（EURCHF.zip）、欧元-英镑（EURGBP.zip）、欧元-日元（EURJPY.zip）、欧元-美元（EURUSD.zip）、英镑-瑞士法郎（GBPCHF.zip）、英镑-日元（GBPJPY.zip）、英镑-美元（GBPUSD.zip）、新西兰元-日元（NZDJPY.zip）、新西兰元-美元（NZDUSD.zip）、美元-加元（USDCAD.zip）、美元-日元（USDJPY.zip）、白银-美元（XAGUSD.zip）、黄金-美元（XAUJPY.zip）。
2021-07-02 17:15:55
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