课程SciPy 与统计工具 · Python 数据与量化分析
scipy.stats 分布对象与描述性统计
周一上午十点，你坐在一家中型私募的研究台。3.2.2 收尾那张 tear sheet 昨晚跑完了，落到磁盘的中间产物里有一行 returns = (closes['510300.SH'].pct change().dropna()).to numpy() ——一根长度 252 的 np.ndarray ，是沪深300 ETF（510300.SH）在 2024...
打开 →找到 9 个结果
中文题目课程条件分布与联合分布 · 概率与统计基础
协方差、相关系数与联合矩
某多策略基金的风控官想要一个数:在已经持有一个长久期债券账户的组合里,再叠加一个沪深300 多头股票账户,会增加多少方差?答案不是"沪深300 方差加债券方差",而是"沪深300 方差加债券方差再加两倍协方差"——而这个协方差,正是上证日盘与 CFFEX 国债期货市场每天联动着送上来的统计量。要拿到这一个数,把整个联合分布全写出来是大材小用;风控官真正做的是...
打开 →课程条件分布与联合分布 · 概率与统计基础
条件分布与随机变量的独立性
某宏观对冲基金的量化研究员盯着一张散点图:横轴是沪深300 ETF 的日收益率,纵轴是 50ETF 隐含波动率指数的日变动。两个边缘分布他已经会读了——沪深300 日收益大致呈钟形,IV 指数日变动则厚尾且偏负。他真正想问的却是 条件 问题: 当 沪深300 刚刚打出 2% 的盘面 之后 ,IV 指数变动的分布长什么样?这个对象既不是...
打开 →课程条件分布与联合分布 · 概率与统计基础
条件期望与多元正态分布
某股票多空策略私募的信号研究员每天跑一条回归:下周收益对动量因子的回归。他把拟合直线写为 r hat = a + b signal 。在抽样之前,这条直线是什么?它就是 (收益, 信号) 的联合分布下的 总体条件期望 (population conditional expectation)公式 ——而在沪深300 因子收益满足联合正态(joint n...
打开 →课程SciPy 与统计工具 · Python 数据与量化分析
用 SciPy 做假设检验与置信区间
周五下午两点半，浦东陆家嘴一家中型私募的风控会上，PM 把昨晚跑出来的 tear sheet 推过来：「食品饮料这只 600519.SH 的 63 日滚动 夏普比率 （Sharpe ratio）样本期均值是 0.86，银行那两只 000001.SZ 和 600036.SH 是 0.42。0.44 的差，可信吗？」你脑子里第一反应是 3.2.2 L5 那...
打开 →课程SciPy 与统计工具 · Python 数据与量化分析
用 SciPy 做回归与曲线拟合
周三午后，浦东陆家嘴一家中型私募的研究台上，PM 把一张 252 天的样本期跑出来推过来：「 600519.SH 对沪深300 ETF（ 510300.SH ）的 beta 我刚才用 np.linalg.lstsq 解出来是 0.91——但 0.91 离 1 到底有多远？是抽样噪音里飘出来的一格，还是这只票就比沪深300 系统性低 beta？」3.2.1 L...
打开 →课程条件分布与联合分布 · 概率与统计基础
联合分布与边缘分布
某私募的风险分析师每天早盘从终端上抓两个数:沪深300 ETF 的日收益与 10 年国债收益率的日变动。她真正关心的不是任何一个单变量,而是两者的 联合 画像:沪深300 跌超 1% 同时 10 年期收益率跳升 5bp 的概率。这类问题任何单变量密度都回答不了——它本质上是一个联合分布(joint distribution)问题。这一节把你在 2...
打开 →课程概率论基础 · 概率与统计基础
随机变量与分布
某私募的因子研究员在统计沪深300 成分股的日内 事件触发数 :某一天有 16 只股票触发"开盘 30 分钟内涨幅超 2%"。下一步要做的不是逐股分析,而是建模: 这个数本身 服从什么分布?如果它接近泊松分布(Poisson distribution),你可以一眼断定"日间触发数的波动属于自然涨落";若实际数据明显胖尾,则要换模型。把研究问题...
打开 →课程SciPy 与统计工具 · Python 数据与量化分析
面向 quant 的 scipy.optimize 与 scipy.linalg
周一上午十点，浦东一家中型私募的研究台。PM 把 3.2.2 L5 那张已经稳定跑通的 tear sheet 推过来，篮子是 、252 个交易日的 NumPy 收益矩阵 returns ，形状 公式。「我现在不要单只票的 alpha 也不要 Sharpe——给我四个数：第一，这只 3 票篮子的 最小方差 长仓权重；第二，顶端主成分占多少方差，看篮子风...
打开 →