㈠ python論文參考文獻有哪些
1. A Python script for adaptive layout optimization of trusses.
翻譯：用於桁架結構自適應布局優化的Python腳本。
2. A Python library to extract, compare and evaluate communities from complex networks.
翻譯：用於從復雜網路中提取、比較和評估社區的Python庫。
3. Multiscale finite element calculations in Python using SfePy.
翻譯：使用SfePy在Python中進行多尺度有限元計算。
4. Python-based Visual Recognition Classroom.
翻譯：基於Python的視覺識別教室。
5. High-performance Python for crystallographic computing.
翻譯：用於晶體學計算的高性能Python。
6. Python programming on win32.
翻譯：Win32平台上的Python編程。
7. A Python package for analytic cosmological radiative transfer calculations.
翻譯：用於進行宇宙學輻射傳遞分析的Python軟體包。
8. Python genes get frantic after a meal.
翻譯：飯後Python基因表現出瘋狂的特徵。
9. A Python toolbox for controlling Magstim transcranial magnetic stimulators.
翻譯：用於控制Magstim經顱磁刺激器的Python工具箱。
參考資料來源：
- 網路-參考文獻
- 中國知網-Python庫
㈡ 輕松上手FAM五因子模型（附python源碼）
探索投資領域的新維度，讓我們深入理解Fama-French五因子模型（FF5）的強大之處。自CAPM的提出，模型界一直在尋找更全面的解釋股票收益的方法。FF5模型超越了傳統的β，引入了市值（SMB）、賬面市值比（HML）、盈利（RMW）、和投資（CMA）四個關鍵因子，提供了一個更為精準的股票收益分析框架。
因子的構建巧妙地融合了市值規模（SMB）與公司估值（HML），以及企業的盈利能力和投資策略（RMW與CMA）。FF5模型的回歸目標在於，通過這些多元化的因子揭示收益率背後的驅動因素，同時承認誤差項可能包含無風險收益α和風險因子，以更全面地刻畫市場動態。
實戰過程中，五因子模型的應用需要細致入微的步驟。首先，確定每隻股票在不同組合中的權重，然後乘以預期收益，接著對所有股票的收益進行加權和，得出策略的收益率。選擇中證500作為基準，股票池則廣泛取自wind全A的股票，每年5月底進行一次策略調整，使用流通市值進行加權。
在回測階段，我們回溯至2017年1月3日至2020年12月3日，對因子進行檢驗，確保其與Fama-French因子有良好的相關性。通過導入必要的模塊和數據，如pandas、numpy等，對市值、賬面市值比、盈利能力等關鍵數據進行預處理，構建出一個剔除不可交易股票的高效股票池（ALLapool）。
具體操作上，我們定義了一個get_score函數，通過市值加權計算各組合的股票持倉，同時處理缺失值。接著，針對每個因子，我們依據百分位選取股票組合，如70%和30%，並計算每日收益變化因子。最後，將這些因子與中證500收益進行對比，驗證模型的有效性。
通過嚴謹的數據處理和可視化，FF5模型為我們揭示了股票收益的多元驅動，而不僅僅依賴於單個指標。這個模型的實踐性，不僅限於理論研究，它能幫助投資者在實際交易中制定更精細的策略。讓我們一起探索這個模型的魅力，提升投資決策的精確度。
【參考文獻】Fama & French, A Five Factor Asset Pricing Model, J. Financial Economics, 2015
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