python在投资组合分析里的应用

Question

关于python用于投资组合分析
本人为大二，目前在上金融数据分析

给了两份数据，由于不能上传文件，我就将部分数据以及列名截图
目的就是首先使用有着shrout和price的文件进行Summary statistics，这一步我已经完成，我主要是不会第二步，希望有可以帮我解答，本人学艺不精还请赐教
首先是断点的选取，我是用：
num_p = 5
msf_dec = df.sort_values(['DATE'])
msf_dec['quintile'] = df.groupby('DATE')['Size'].transform(lambda x: pd.qcut(x, num_p, labels=False))+1
msf_dec.head(5)
来分成五组
而后要求使用merge函数来进行assign size group to all months，从这里开始我就有些不懂了，不管怎么都是错的，希望可以得到解答
同时我也不是很能理解最后的result presenting里t-value和ff3 adjusted alpha要怎么算，希望可以倾囊相授

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

回答：

1. 断点的选取 断点的选取可以使用pd.qcut函数，将Size列分成5组，并将分组后的标签赋值给quintile列。上述代码正确。
2. assign size group to all months 这一步应该是要将quintile列按照月份进行合并。可以使用groupby函数将数据按照月份进行分组，然后使用transform函数将每个月的quintile值赋值给每个交易日。修改后的代码如下：

msf_dec = df.sort_values(['DATE'])
num_p = 5
msf_dec['quintile'] = msf_dec.groupby(pd.Grouper(key='DATE', freq='M'))['Size'].transform(lambda x: pd.qcut(x, num_p, labels=False))+1

1. t-value和ff3 adjusted alpha的计算 这部分内容可能比较复杂，涉及到资本资产定价模型（CAPM）和Fama-French三因子模型的理论和实践。简单地说，t-value是用来衡量投资组合收益率是否显著不同于市场平均收益率，而ff3 adjusted alpha则是用来衡量投资组合相对于市场均衡组合的超额收益率。这两个指标的计算需要使用统计学方法和回归分析，需要使用python中的一些第三方库（如statsmodels），并根据具体的数据和模型进行调整。 以下是一个简单的示例代码，仅供参考（需要先安装statsmodels库）：

import statsmodels.api as sm
# 计算市场平均收益率和市场风险溢价
market_return = df['RET'].mean()
market_risk_premium = df['RET'] - df['RF'] - market_return
# 使用CAPM模型进行回归分析，计算t-value
X = sm.add_constant(market_risk_premium)
CAPM_model = sm.OLS(df['RET'] - df['RF'], X, missing='drop')
CAPM_result = CAPM_model.fit()
t_value_CAPM = CAPM_result.tvalues[1]
# 使用Fama-French三因子模型进行回归分析，计算ff3 adjusted alpha
market_portfolio = df.groupby('DATE')[['RET', 'RF']].mean()
market_portfolio['Mkt-RF'] = market_portfolio['RET'] - market_portfolio['RF']
ff3_model = sm.formula.ols(formula='RET - RF ~ Mkt-RF + SMB + HML', data=df).fit()
ff3_alpha = ff3_model.params['Intercept'] - (ff3_model.params['Mkt-RF'] * market_portfolio['Mkt-RF'].mean() + 
                                              ff3_model.params['SMB'] * market_portfolio['SMB'].mean() + 
                                              ff3_model.params['HML'] * market_portfolio['HML'].mean())
ff3_alpha_adjusted = ff3_alpha * (1 + market_return) ** 12 - (market_return - 0.01) / 2

需要注意的是，以上代码仅计算了某些方面的指标，而一个完整的投资组合分析需要考虑更多的因素，需要根据具体的问题和数据进行选择和处理。