Pca, 特徵篩選, 歷史回測, 投資組合.
使用PCA主成份分析優化投資組合 Photo by Carlos Muza on Unsplash 本文關鍵字：PCA、特徵篩選、歷史回測、投資組合 本文重點概要 文章難度：★★★★☆ 前言 數學的本質不是將簡單的事情變複雜，而是將複雜的事物簡化。- Stan Gudder 主成分分析（Principal Component Analysis，後簡稱為 PCA），為非監督式學習中的一項關鍵技術，被廣泛用於機器學習與統計學領域來分析資料、降低數據維度。核心精神在於將原始數據拆解成具有代表性的主成分，達到降維的目的，並重新描述數據。 本文重點 本研究的主旨在於運用股票的日報酬資料，利用 PCA