㈠ python论文参考文献有哪些
1. A Python script for adaptive layout optimization of trusses.
翻译：用于桁架结构自适应布局优化的Python脚本。
2. A Python library to extract, compare and evaluate communities from complex networks.
翻译：用于从复杂网络中提取、比较和评估社区的Python库。
3. Multiscale finite element calculations in Python using SfePy.
翻译：使用SfePy在Python中进行多尺度有限元计算。
4. Python-based Visual Recognition Classroom.
翻译：基于Python的视觉识别教室。
5. High-performance Python for crystallographic computing.
翻译：用于晶体学计算的高性能Python。
6. Python programming on win32.
翻译：Win32平台上的Python编程。
7. A Python package for analytic cosmological radiative transfer calculations.
翻译：用于进行宇宙学辐射传递分析的Python软件包。
8. Python genes get frantic after a meal.
翻译：饭后Python基因表现出疯狂的特征。
9. A Python toolbox for controlling Magstim transcranial magnetic stimulators.
翻译：用于控制Magstim经颅磁刺激器的Python工具箱。
参考资料来源：
- 网络-参考文献
- 中国知网-Python库
㈡ 轻松上手FAM五因子模型（附python源码）
探索投资领域的新维度，让我们深入理解Fama-French五因子模型（FF5）的强大之处。自CAPM的提出，模型界一直在寻找更全面的解释股票收益的方法。FF5模型超越了传统的β，引入了市值（SMB）、账面市值比（HML）、盈利（RMW）、和投资（CMA）四个关键因子，提供了一个更为精准的股票收益分析框架。
因子的构建巧妙地融合了市值规模（SMB）与公司估值（HML），以及企业的盈利能力和投资策略（RMW与CMA）。FF5模型的回归目标在于，通过这些多元化的因子揭示收益率背后的驱动因素，同时承认误差项可能包含无风险收益α和风险因子，以更全面地刻画市场动态。
实战过程中，五因子模型的应用需要细致入微的步骤。首先，确定每只股票在不同组合中的权重，然后乘以预期收益，接着对所有股票的收益进行加权和，得出策略的收益率。选择中证500作为基准，股票池则广泛取自wind全A的股票，每年5月底进行一次策略调整，使用流通市值进行加权。
在回测阶段，我们回溯至2017年1月3日至2020年12月3日，对因子进行检验，确保其与Fama-French因子有良好的相关性。通过导入必要的模块和数据，如pandas、numpy等，对市值、账面市值比、盈利能力等关键数据进行预处理，构建出一个剔除不可交易股票的高效股票池（ALLapool）。
具体操作上，我们定义了一个get_score函数，通过市值加权计算各组合的股票持仓，同时处理缺失值。接着，针对每个因子，我们依据百分位选取股票组合，如70%和30%，并计算每日收益变化因子。最后，将这些因子与中证500收益进行对比，验证模型的有效性。
通过严谨的数据处理和可视化，FF5模型为我们揭示了股票收益的多元驱动，而不仅仅依赖于单个指标。这个模型的实践性，不仅限于理论研究，它能帮助投资者在实际交易中制定更精细的策略。让我们一起探索这个模型的魅力，提升投资决策的精确度。
【参考文献】Fama & French, A Five Factor Asset Pricing Model, J. Financial Economics, 2015
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