量化 | 從零開始學量化(五):用Python做回歸

轉自微信公眾號：量化小白上分記

回歸作為數據分析中非常重要的一種方法，在量化中的應用也很多，從最簡單的因子中性化到估計因子收益率，以及整個Barra框架，都是以回歸為基礎，本文總結各種回歸方法以及python實現的代碼。

回歸是研究多組自變量X1，X2，...,Xn與一個因變量Y關係的模型，首先從最簡單的OLS開始，變量假設如下

回歸模型可以表示為

同時線性回歸還必須滿足「BLUE」的假設,在這些假設下，回歸的目標是在已知X,Y的情況下估計回歸係數beta，OLS的思想是最小化殘差平方和，即

OLS估計量具有一致性、無偏性等優點。

接下用用python實現OLS，所用數據為特定日期全A股的PB、ROE、行業、市值數據，部分數據如下，數據和代碼獲取後臺回復「回歸」。

python中實現OLS的模塊很多，numpy、sklearn、statsmodels中都有，這裡給出numpy，statsmodel中的用法。

np.linalg.lstsq(a, b, rcond='warn')

lstsq的輸入包括三個參數，a為自變量X，b為因變量Y，rcond用來處理回歸中的異常值，一般不用。

lstsq的輸出包括四部分：回歸係數、殘差平方和、自變量X的秩、X的奇異值。一般只需要回歸係數就可以了。

這裡需要注意的一點是，必須自己在自變量中添加截距項，否則回歸結果是沒有截距項的，其他細節可以參考help。

這裡我們用一個行業股票的數據實現PB-ROE回歸，代碼如下

datas = pd.read_excel('data.xlsx',index_col = 0)
datas = datas.loc[(datas.pb_lf>0) &(datas.pb_lf<10) ]
datas = datas.loc[(datas.roe_ttm2>0) &(datas.roe_ttm2 < 10)]
datas1 = datas.loc[datas.classname == '醫藥生物']

x = datas1[['roe_ttm2']]
x['Intercept'] = 1

y = datas1['pb_lf']

beta,resid,ranks,s = np.linalg.lstsq(x,y)
y_fitted = beta[0]*datas1[['roe_ttm2']] + beta[1]

plt.figure(figsize = (8,6))
plt.plot(datas1.roe_ttm2, datas1.pb_lf,'ko', label='sample')
plt.plot(datas1.roe_ttm2, y_fitted, 'black',label='OLS',linewidth = 2)
plt.xlabel('ROE')
plt.ylabel('PB')

plt.legend()
plt.show()

關於PB-ROE

PB-ROE提供了一種投資的框架，這種框架是說，股票的PB和ROE之間存在近似的線性關係，ROE越高，PB越高，因此如果同時根據PB、ROE值來投資，很難選到同時滿足PB最小、ROE最大的股票。但可以根據他們的線性關係進行選擇，回歸直線上的點可以視為合理的PB、ROE組合水平，這樣位於回歸線下方的股票都是PB被低估的，未來有很大的上升修復空間，而位於回歸線上方的股票都是當前PB被高估的，未來會下降，因此投資可以選擇位於回歸線下方的股票。使用這種方法最重要的點是回歸必須是靠譜的，比如ROE應該是穩定的，確保未來可持續，比如應想辦法消除行業間的差異等等。

lstsq比較方便用在只需要回歸係數的情況下，如果需要對回歸結果做評估，比如算擬合值、算殘差、算R2，做t檢驗、F檢驗、算P值，就很麻煩了，而statsmodel恰好適合這種情況。

statsmodels.formula.api(sml)

statsmodels中做回歸有很多模塊都能實現，sml.ols的優點是可以寫成公式型的回歸，類似R中做回歸的過程，比如PB和ROE的回歸可以用公式表示為'pb~roe'，多個自變量之間用加號連接。sml.ols一般包括formula和data兩個輸入，formula是回歸的公式，data為使用的數據。此外，還有missing這個參數，對於回歸數據包含缺失值時很好用，比如設置missing = 'drop'表示回歸時刪除包含缺失值的樣本。代碼如下

import statsmodels.formula.api as sml
model = sml.ols(formula='pb_lf~roe_ttm2',data = datas1)
result=model.fit()

result.params # 回歸係數
result.rsquared # R方
result.resid # 殘差
result.fittedvalues # 擬合值

用summary函數可以出比較美觀的結果。

sm.ols是statsmodels中另一個回歸的模塊，它的輸入類似lstsq，輸入變量y，x即可,這裡使用patsy中的dmatrics生成x，y，需要注意的是，dmatrices生生成的x是自帶截距項的，代碼如下，summary輸出結果同上。

import statsmodels.api as sm
from patsy import dmatrices
from scipy.linalg import toeplitz
import numpy.linalg as la
y,X=dmatrices('pb_lf~roe_ttm2',data=datas1,return_type='dataframe')
mod = sm.OLS(y,X)
res = mod.fit()
res.summary()

GLS是廣義最小二乘法的縮寫，剛才總結的OLS滿足很多假設，但實際數據往往沒有那麼好的性質，GLS用來解決異方差的問題，在數據有異方差的問題時，OLS的結果不再具有無偏性等性質，GLS的結果更好。它的主要思想是給解釋變量加上一個權重,從而使得加上權重後的回歸方程方差是相同的.因此在GLS方法下可以得到估計量的無偏和一致估計。

使用這種方法的前提時，你已經對誤差項的協方差陣有了較好的估計。statsmodel中實現GLS的模塊如下

常用的輸入包括因變量endog，自變量exog，殘差的協方差陣sigma，missing設定樣本中缺失值的處理方法，這裡exog也是不帶截距項的，需要自己加入，可以用sm.add_constant()，代碼如下

x = datas1[['roe_ttm2','mktcap']]
x['mktcap'] = np.log(x.mktcap)
sigma = x.T.var()
x = sm.add_constant(x)
y = datas1['pb_lf']

sm.GLS(y, x,sigma = sigma).fit().params

WLS是加權最小二乘法的簡稱，如果仔細看上一張圖GLS函數的說明，可以看到，當sigma是一個向量的時候，GLS等價於WLS，即WLS表示殘差的協方差陣是對角陣。可以用sm.WLS或者sm.GLS實現，代碼同上。

RLS表示帶約束的最小二乘法，這裡的約束只包括線性約束，可以表示為AX = B的形式，如果有其他類型的約束，需要用其他方法，數學上可以證明，線性約束下，最小二乘法仍有最優解。rls的實現可以使用statsmodels.sandbox.rls。函數說明如下

endog表示Y，exog表示X，constr線性約束的A，params表示線性約束的B，默認為0，sigma是權重，同GLS。大部分跟之前都是一樣的，唯一需要注意的是約束的輸入，根據約束條件寫出A,B然後輸入。

帶約束的最小二乘法在量化中非常常用，比如做行業中性化時，如果所有行業虛擬變量都保留，並且添加了截距項的情況下，會出現變量多重共線性，回歸結果無效，這時候一種方法是刪除一個虛擬變量，還有一種方法是添加一個約束。比如可以添加行業的市值佔比和係數乘積的和為0：

其中，w為各行業流通市值佔比，這種方法下，對pb因子做中性化的代碼如下

from statsmodels.sandbox.rls import *
weights = datas.mktcap.groupby(datas.classname).sum()/datas.mktcap.sum()


class_var = pd.get_dummies(datas['classname'],columns=['classname'],prefix='class',
prefix_sep="_", dummy_na=False, drop_first = False)

x = class_var
x = pd.concat([class_var,np.log(datas.mktcap)],axis = 1)
x = sm.add_constant(x)
y = datas['pb_lf']
con1= [0] + list(weights) + [0]

models = RLS(y, x,constr = con1).fit()

models.resid

Logistic回歸是一種用來做Y是類別變量的方法，可以用statsmodels.discrete.discrete_model.Logit實現，代碼輸入跟之前的差不多

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