用多因子策略构建强大的加密资产投资组合:因子有效性检验篇

RankIC(Spearman’srankcoefficientofcorrelation):计算斯皮尔曼秩相关系数,先对两个变量排序,再根据排序后的结果求皮尔森相关系数。斯皮尔曼秩相关系数评估的是两个变量之间的单调关系,并且由于转换为排序值,受数据异常值影响较小;而皮尔森相关系数评估的是两个变量之间的线性关系,不仅对原始数据有一定的前提...

使用机器学习法推理基金配置

MCC是一种计算皮尔森积矩相关系数的权变法,并且因此具有了相同的解释能力。本文遵循abs(r)的惯用解释,当abs(r)大于0.1,表示精度较差;abs(r)大于0.3,表示精度处于中间水平;abs(r)大于0.5,表示精度强;abs(r)大于0.7,表示精度非常强。负数表示相似的反相关性。ELC法获得的MCC值为0.000至0.365,平均值为0.170,表明...

美国大放水的终局会是怎样的?

首先，从指数的涨跌幅与美股上市公司基本面的情况。我们计算了皮尔森相关系数，数据显示，道琼斯指数与道琼斯成分股EPS相关性高达87%，纳斯达克指数与纳斯达克成分股EPS相关性高达86%。其次，从指数的涨跌幅与美股上市公司动态PE的角度看，道琼斯指数与其成分股动PE的相关性为60%，纳斯达克指数与其成分股动态PE的相关性为30%...

无需参考答案即可自动评分!声通科技全开放英语口语评测系统正式发布

业界常用皮尔森系数(Pearson’sR)衡量算法相关性,取值范围在-1到1之间,皮尔森系数越高,和专家打分越相近,而我们内部测试集的所有开放题型皮尔森相关系数都达到了0.94,已超过雅思口语考试中不同考官之间的相关性。口语表达中的语法错误,AI老师自动纠正由于汉语是中国英语学习者的母语,而汉语和英语在语法习...

金融计量学第2课堂-金融时间序列线性模型

皮尔森相关系数是最常见、最常用的一个相关系数计算方法。作为衡量两个随机变量x和y线性相关程度的重要指标,在这里不再赘述。(2)斯皮尔曼相关系数斯皮尔曼相关系数是基于随机变量秩的相关系数,该方法基于秩的理论,不需要假设变量之间是线性关系,也不需要对原始数据直接进行计算,而是将原始数据的秩作为变量计算斯皮...

【广发金融工程】再谈地理关联度因子研究-多因子Alpha系列之四十四

以股票i在t月月末的行业相关系数因子为例,具体计算方式如下(www.e993.com)2024年11月22日。首先,在全市场范围剔除t月的st股、*st股、停牌股以及上市不满一年的股票;其次,筛选出与股票i办公地所属省份不同、申万一级行业相同的全部共N支股票j,并分别计算与股票i在t月日频收益序列的皮尔森相关系数,即CORR_(i,j,t)。最后,对所有相关系数进...

大数据和结构化数据整合的方法论——以中国人脉圈研究为例

在指标选取过程中,先计算这些指标与关系强度之间的相关关系(如皮尔森相关系数),得到点对点发消息频率、工作时间互动标准差以及好友备注亲密度和关系强度的相关性最显著。具有理论意义和实际价值的指标还需通过预测模型、可解释模型和回归模型进行综合判断,让预测模型和理论互相补充和修正。

特征选择介绍及4种基于过滤器的方法来选择相关特征_腾讯新闻

相关系数的大小在0.5-0.7之间,表示可以认为是中度相关的变量,因此我们将阈值设为0.5。从13个特征中,只有3个与目标有很强的相关性(相关特征);RM,PTRATIO,LSTAT。但是,我们只检查了每个单独特征与输出变量的相关性。由于许多算法,比如线性回归,假设输入特征是不相关的,我们必须计算前3个特征之间的皮尔森r值。

知识追踪模型融入遗忘和数据量因素对预测精度的影响

在实验中使用均方误差(MSE)、皮尔森相关系数平方(R2)和ROC曲线下的面积(AUC)三个指标综合评估知识追踪模型预测学习者未来表现的性能。其中,R2和AUC的值提供了关于知识追踪模型预测精度的不同信息,是估模型预测精度强有力的指标,AUC值越大表示模型准确度越高,虽然AUC和R2都不是一个完美的评估指标,但是它们结合后,...

考考你,这些数据分析常用术语你都分清楚了吗?

r描述的是两个变量间线性相关强弱的程度。r的绝对值越大表明相关性越强。19、相关系数相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标,是研究变量之间线性相关程度的量,一般用字母r表示。由于研究对象的不同,相关系数有多种定义方式,较为常用的是皮尔森相关系数。20、特征值特征值是线性代数中的一个重要...