Pca, 特徵篩選, 歷史回測, 投資組合.
個主成分解釋變異數情形，第一個主成分就佔了原資料35% 的變異數，代表第一主成分解釋了 35% 的 47 檔股票日報酬變化，而這個決定性很大的主成分通常稱作「市場」因素。 由右圖可看出前 10個主成分，共解釋了這 47 檔股票日報酬約 60% 的變異數。 以 PCA 建立投資組合 設置投資組合權重 在上個步驟中，我們看出主成分解釋變數情形，接下來探討原先資料，也就是 47 檔股票，對這 10 個主成分的相關性。並以此設計投資組合權重。 n_components = 10 weights = pd.DataFrame() for i in range(n_components):