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https://github.com/hugo2046/GetAstockFactors

获取经典的量化多因子模型数据
https://github.com/hugo2046/GetAstockFactors

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获取经典的量化多因子模型数据

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README

        

# GetAstockFactors

获取经典的多因子模型数据
数据来源:https://www.factorwar.com/data/factor-models/

**使用说明**

```
from GetAstockFactors import Get_FactorWar_Data

# 获取CAPM模型
gfd = Get_FactorWar_Data()

# 获取经典算法 频率使用日频
capm_daily_df: pd.DataFrame = gfd.get_model_data('CAPM模型','经典模型','daily')

# 获取极简算法 频率使用月频
capm_monthly_df: pd.DataFrame = gfd.get_model_data('CAPM模型','极简算法','monthly')

# 获取BetaPlus1000指数数据
betaplus1000: pd.DataFrame = gfd.gfd.get_betaplus1000()
```

**使用get_model_data方法可以获取以下模型:**

1. CAPM模型
2. Fama-French三因子模型
3. Carhart四因子模型
4. French五因子模型,Novy-Marx四因子模型
5. Hou-Xue-Zhang四因子模型
6. Stambaugh-Yuan四因子模型
7. Daniel-Hirshleifer-Sun三因子模型
8. BetaPlusA股混合四因子模型
9. 全部多因子模型basisportfolios月均收益率

**使用get_betaplus1000方法可以获得BetaPlus1000指数数据**

BetaPlus 1000指数系列包括BetaPlus 1000基准指数和7个BetaPlus 1000因子指数,旨在反应A股市场整体以及常见风格的风险收益特征。其涵盖的因子包括价值、盈利、成长、红利、低波动、规模以及动量。具体编制方案见[算法说明](https://www.factorwar.com/wp-content/uploads/2020/08/BetaPlus_Indexes_MethodologyNote_20200813.pdf)。

**数据说明:**
1. 如无特殊说明,多因子模型中因子收益率的起始日期为:1995 年 1 月 1 日。
2. 股票范围:全部在市股票,包括深圳主板、中小板和创业板,上海主板和科创板。
3. 剔除股票:剔除黑名单股票和不可交易股票,其中黑名单包括新股(上市不满 12 个月)、风险警示股、待退市股和净资产为负股,不可交易股票包括停牌股票和一字涨跌停股票。
4. 无风险收益率:不同时间段采用不同数据,具体如表1所示。
表一:
|时间区间|数据来源|
|--|--|
|2002/08/06之前|三个月期定期银行存款利率|
|2002/08/07至2006/10/07|三个月期中央银行票据的票面利率|
|2006/10/08至今|上海银行间三个月同业拆放利率|

5. 股票价格数据:后复权收盘价。
6. 用来构建因子的变量:如表2所示。
表二:
|因子|变量|
|--|--|
|规模|总市值,即收盘价乘以总股本|
|价值|账面市值比(Book-to-Market ratio,简称 BM),即净资产除以总市值|
|动量|过去 12 个月(剔除最近 1 个月)累计收益率,其中一个月包含21个交易日|
|盈利|营业利润除以净资产|
|投资|总资产增长率或净资产增长率|

*不同版本的模型中,投资因子将使用总资产增长率或净资产增长率为变量来构建。*

# 经典版本与极简版本

在针对 A 股的实证研究中,本文档提供经典版本和极简版本两个多因子模型版本。经典版本又称为学术界版本,它严格按照关于多因子模型的学术论文中描述的方法选择因子变量,构建因子投资组合,计算因子收益率。极简版本是在经典版本的基础上,针对 A 股市场特点而开发的简化版多因子模型,一边更好的适应 A 股市场。经典版本和极简版本的主要差异包括:(1)经典版本严格遵循学术界惯例,因此因子投资组合每年再平衡;极简版本则按照业界惯例,因此因子投资组合每月再平衡,从而更快地利用最新的因子变量取值。(2)经典版本在构建因子投资组合时,往往采用市值和目标变量的双重排序;但在极简版本中,将使用因子变量单变量排序构建因子投资组合。

# 详细算法说明

[因子模型构建细节](https://www.factorwar.com/wp-content/uploads/2021/09/BetaPlus_FactorModels_MethodologyNote_20210904.pdf)