Fama-French三因子模型是由著名经济学家尤金·法玛（Eugene Fama）和肯尼斯·法兰奇（Kenneth French）提出的，旨在改进资本资产定价模型（CAPM），更全面地解释资产收益率的变化。该模型认为，除了市场风险溢价外，还有两个额外的风险因子可以解释股票或投资组合的超额回报率，即市值因子（也称为规模因子）和账面市值比因子。 以下是Fama-French三因子模型中涉及的关键指

案例背景 最近看到要做三因子模型的同学还挺多的，就是所谓的Fama-French回归模型，也就是CAMP资本资产定价模型的升级版，然后后面还升级为了五因子模型。 看起来眼花缭乱，其实抛开金融资产定价的背景，从机器学习角度来看，就是多元线性回归.......很low也很简单。 数据也很简单，以日度数据为例，y就是一个资产的日度收益率，例如一只股票的每天的收益率。X就是日度的五个因子数据， m

在CAPM模型的基础上，再向大家讲述Fama-French的三因子模型，并构建策略，实际应用于A股市场。 import pandas as pd import numpy as np from sklearn import linear_model# 初始化函数,全局只运行一次def init(context):g.bstk = '399006.SZ' #设置指数set_benchmar

原始论文 摘要 市值和账面/市值这两个易于衡量的变量结合起来，可以捕获与市场 β \beta β，市值，杠杆，账面/市值和市盈率相关的平均股票收益的横截面变化。 而且，当检验允许与市值无关的 β \beta β的变化时，即使 β \beta β是唯一的解释变量，市场 β \beta β与平均回报之间的关系也是平坦的。Sharpe（1964），Lintner（1965）和Black（1972）的