因子收益表 (cne5_factor_return)

数据描述： 该表详细记录了不同因子在各个交易日的收益情况，字段包括交易日、因子类别和因子收益。

文档
数据简介

### 数据简介 在量化投资和资产定价领域中通常指的是记录了一个或多个风险因子对于资产收益贡献的表格。在多因子模型中，这些风险因子可能包括市场风险、大小因子（市值因子）、价值因子、动量因子、质量因子、波动率因子等。因子收益代表了每个因子对投资组合收益的贡献程度。 ### 数据说明 * 数据起始时间：2010-01-04 * 数据更新频率：日频 * 数据发布时间：每日更新 ### 收费标准 免费 ### 数据供应者 BigQuant ### 使用场景 * 性能归因：帮助投资经理理解哪些因子对投资组合的表现有贡献，并判断是因子选择还是市场时机导致了收益或损失。 * 投资组合管理：允许管理者根据对未来因子表现的预期来调整投资组合的因子暴露度。 * 风险模型构建：因子收益对于构建和校准风险模型非常重要，可以帮助估计资产的风险和预期收益。 * 策略开发：量化策略开发者可能会分析因子收益以识别长期和短期的因子表现趋势，为策略构建提供指导。 ### 常见问题 #### Q；因子收益能否预测资产的未来收益？ A：因子收益本身通常是基于历史数据计算的，因此并不直接预测未来收益。不过，投资者可能会基于对因子的长期平均表现和经济周期的理解来估计因子未来的潜在表现。

用例
* 用例1：查询某个因子在某个时间段内的收益： ``` import dai df = dai.query(""" SELECT date, DlyReturn FROM cne5_factor_return WHERE instrument = 'AERODEF'""", filters={"date": ["2023-01-01", "2023-12-31"]} ).df() ``` * 用例2：查询某个交易日所有因子的收益： ``` import dai df = dai.query(""" SELECT instrument, DlyReturn FROM cne5_factor_return""", filters={"date": ["2022-08-15"]} ).df() ``` * 用例3：查询某个交易日收益排名前十的因子： ``` import dai dai.query(""" SELECT instrument, DlyReturn FROM cne5_factor_return ORDER BY DlyReturn DESC LIMIT 10""", filters={"date": ["2022-08-15"]} ).df() ```
表结构
字段 字段类型 字段描述
instrument VARCHAR 因子类别
date TIMESTAMP_NS -
DlyReturn DOUBLE 因子收益

表名cne5_factor_return

起始时间：

最近更新时间：

数据平台