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• Pandas.read_cav()

pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=False, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, verbose=False, skip_blank_lines=True, parse_dates=False, infer_datetime_format=False, keep_date_col=False, date_parser=None, dayfirst=False, iterator=False, chunksize=None, compression='infer', thousands=None, decimal=b'.', lineterminator=None, quotechar='"', quoting=0, escapechar=None, comment=None, encoding=None, dialect=None, tupleize_cols=None, error_bad_lines=True, warn_bad_lines=True, skipfooter=0, doublequote=True, delim_whitespace=False, low_memory=True, memory_map=False, float_precision=None)

• pandas.read_cav( ‘file_name’,index_col=None)

index_col : int or sequence or False, default NoneColumn to use as the row labels of the DataFrame. If a sequence is given, a MultiIndex is used. If you have a malformed file with delimiters at the end of each line, you might consider index_col=False to force pandas to _not_ use the first column as the index (row names)

用作行索引的列编号或者列名；取值可以有整数、序列、False、None；

如果给定一个序列(sequance)，则采用多级索引(multiindex)；

index_col=[0,1]指定文件的第一、二列为索引列。

• Multiindex

表示多级索引，index的多层形式，多级标签用字典来表示。

• DataFrame_name.get_lever_values(level)

多级索引前提下，获取level级索引下的返回向量。

• numpy_name.unique()

numpy.unique(ar, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False, axis=None)

表示对数组或列表去重，return_index=True表示返回去重后元素在原数组中所占的位置。

• 去极值和标准化

去掉噪音，避免对因子的整体分布造成影响。有两种：平均绝对离差法(MAD:MeanAbsoluteDeviation，以均值+n*MAD为边界)、标准差法(Std)。

完成去极值后再对数据进行标准化，实现量纲一致，有普通标准化和行业标准化。

• 函数列表

• 概念罗列

IC：当期因子值与下一期收益率之间的相关性，相差一个周期。

IC信号衰减：当前因子与相差LAG期收益率之间的相关性。

LAG：

因子分析-换手率分析：

------------------------------->个数法：每期之间股票变动的数量/股票总数。

------------------------------->权重法：在个数考量的基础上，考虑了权重。

买入信号衰减：已买入的股票在后续调仓中继续买入的比率。

买入信号反转：当前买入的股票在后续调仓期卖出的比率。

未完待续…

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