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数据分析--pandas(分组与聚合)

Pandas1.层级索引MultiIndex 对象#pandas 层级索引import pandas as pdimport numpy as npser_obj = pd.Series(np.random.randn(12),index=[['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', '...

#pandas
时间序列数据分析--Time Series--python日期和时间处理及操作

时间序列分类时间戳(timestamp),特定的时刻固定周期(period),某月或某年时间间隔(interval),由起始时间戳和结束时间戳表示python日期和时间处理及操作1.datetime模块datetime -> str(1)str(datetime_obj)(2)datetime.strftime()from datetim...

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#pandas
xgboost的原理和实战

转载自https://blog.csdn.net/github_38414650/article/details/76061893以及https://blog.csdn.net/u011630575/article/details/79418138和csdn各博主的学习资料要了解xgboost是什么,首先要明白两个概念1.xgboost是很多CART回归树的集成2.bo...

#机器学习
多因子模型 —— 因子正交化处理

Why do this?传统的多因子模型处理共线性的方法,如IC加权、IR加权,ICIR加权等,都以IC值为基础确定各因子在模型中的权重。而IC是当期因子暴露与下一期收益间的相关系数。传统方法的缺陷是:如果因子间存在较强的相关性,通过上述加权方式,最终会导致因子对于某种风格的因子重复暴露。使得整个组合的表现严重偏向于该因子,削弱其他因子的效果。具体来说,当因子表现好时,组合会获得更高的...

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