1. 对收益进行横截面回归

 （i）仅信号1（ii）仅信号2（iii）两个信号

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as smfile = "data/PS_3_Exercise_XS_Regressions.xlsx"
xrets = pd.read_excel(file, sheet_name="excess_returns", index_col="year")
xrets.head()
signal_1 = pd.read_excel(file, sheet_name="signal_1", index_col="year")
signal_2 = pd.read_excel(file, sheet_name="signal_2", index_col="year")

单变量回归

T = len(xrets)#多少年
slopes_1 = {}
slopes_2 = {}
for t in range(1,T):y = xrets.iloc[t,:]x_1 = signal_1.iloc[t-1,:]reg_1 = sm.OLS(y, sm.add_constant(x_1)).fit()x_2 = signal_2.iloc[t-1,:]reg_2 = sm.OLS(y, sm.add_constant(x_2)).fit()# 更新系数year = xrets.index[t]slopes_1.update({year: reg_1.params.iloc[1]})slopes_2.update({year: reg_2.params.iloc[1]})uv_slopes = pd.DataFrame([slopes_1, slopes_2], index=["Signal 1", "Signal 2"])
uv_slopes

多变量回归

mv_slopes = {}
for t in range(1,T):y = xrets.iloc[t,:]x = pd.DataFrame([signal_1.iloc[t-1,:],signal_2.iloc[t-1,:]],index = ["Signal 1", "Signal 2"]).Treg_3 = sm.OLS(y, sm.add_constant(x)).fit()year = xrets.index[t]#mv_slopes.update({year: reg_3.params.iloc[1]}) 不对 定位1只提取了signal_1前面的系数mv_slopes.update({year: reg_3.params.loc[["Signal 1", "Signal 2"]]})
mv_slopes = pd.DataFrame(mv_slopes)
mv_slopes

uv_slopes.T.plot.hist();
mv_slopes.T.plot.hist();

2.对每个资产的收益进行时间序列回归

# 资产数量
N = xrets.shape[1]
signal_1_lagged = signal_1.shift(1)
signal_2_lagged = signal_2.shift(1)
ts_slopes = {}
for n in range(N): #这里包括了 A1 y = xrets.iloc[:,n]x = pd.DataFrame([signal_1_lagged.iloc[:,n],signal_2_lagged.iloc[:,n]],index = ["Signal 1", "Signal 2"]).Treg_4 = sm.OLS(y, sm.add_constant(x),missing="drop").fit()# 记得drop nansecurity = xrets.columns[n]ts_slopes.update({security: reg_4.params.loc[["Signal 1", "Signal 2"]]})
ts_slopes = pd.DataFrame(ts_slopes)
ts_slopes

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使用横截面回归和时间序列回归进行回测

文章目录

1. 对收益进行横截面回归

单变量回归

多变量回归

2.对每个资产的收益进行时间序列回归

使用横截面回归和时间序列回归进行回测相关推荐

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