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...
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English questions课程参数估计与假设检验 · 统计推断
假设检验与 P 值
某私募的量化研究员把新风控流程在 60 个交易日上跑出的日收益序列丢到屏幕上,样本均值比对照组高出 12 bp,样本标准差 35 bp。组合经理只关心一个问题:这 12 bp 究竟是流程改造带来的真效应,还是 60 个数里凑巧抖出来的噪声?把「凑巧」翻译成数学,就是本课要交付的工具:在一个明确的概率模型下,把「真效应」与「凑巧」分到拒绝域与接受域两边,并给做...
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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...
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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...
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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...
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