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如何用python做因子分析
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一.介绍
主成分分析在统计中的地位不言自明，而因子分析像一个孪生兄弟一样，常常和主成分分析密不可分，本帖将用最简单的叙述，越过证明，只从基本的步骤来学习一下如何用python做因子分析。
因子分析研究相关阵或协方差阵的内部依赖关系，它将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量和因子之间的关系。
举个例子，在资产配置时，我们常常遇到相关性比较高的资产，会带来极大的风险，我们可以把影响风险的变量分解到几个正交的因子上，以此为标准配置资产，以避免风险聚集。
二.正交因子模型
三.参数估计方法
四.例子
以上三种方法中，主成分法应用较广泛，下面举个简单的例子来计算一下因子载荷阵等：
import numpy as np
import pandas as pd
from math import *
我随便取了以下5只基金：
universe=['150008','150012','512300','512330','513100']
再取它们从20160401到20160701的日收益率作为样本矩阵X
#取日收益率，以ticker名为列名
X = pd.DataFrame()
for i in universe:
data = DataAPI.MktFunddGet(ticker=i,beginDate=u"20160401",endDate=u"20160701",field=u"preClosePrice,closePrice",pandas="1")
X[i] = data['closePrice']/data['preClosePrice']-1
X.head() #看看日收益率的前5行
X.shape
(62, 5)
链接https://uqer.io/community/share/5796d82e228e5ba29205fbd2
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