主成分分析在量化投资策略中的应用

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的统计分析方法，可以用于降维和特征提取。在量化投资中，主成分分析被广泛应用于构建投资组合、风险管理和策略优化等方面。本文将介绍主成分分析在量化投资中的应用，并提供相应的源代码示例。

1. 数据准备
   在应用主成分分析之前，我们需要准备相关的历史市场数据。这些数据可以包括股票价格、收益率、市场指数等。为了方便演示，我们将以股票收益率为例进行说明。

import pandas as pd

# 读取股票收益率数据
data = pd.read_csv('stock_returns.csv')

# 去除缺失值
data = data.dropna