实证资产定价(Empirical asset pricing)已经发布于Github和Pypi. 包的具体用法(Documentation)博主将会陆续在CSDN中详细介绍,也可以通过Pypi直接查看。
Pypi: pip install --upgrade EAP
Github: GitHub - whyecofiliter/EAP: empirical asset pricing
尽管最常见的投资组合分析是分析下一周、月、季度、年的收益率,另一个常见的分析内容是分析持有投资组合一段时间之后的表现,本文添加的内容正是计算这一多期表现。它们的用法类似于Univariate和Bivariate类,具体如下,我们以价值投资组合为例
%% import package
from linearmodels import test
from numpy import dtype
import pandas as pd
import sys, os
sys.path.append(os.path.abspath(".."))
# %% import data
# Monthly return of stocks in China security market
month_return = pd.read_hdf('.\data\month_return.h5', key='month_return')
company_data = pd.read_hdf('.\data\last_filter_pe.h5', key='data')
risk_premium = pd.read_hdf('.\data\\risk_premium.h5', key='data')
# %% preprocessing data
# forward the monthly return