Z-score 因子的深入思考

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#量化交易 #金融 #python #程序员创富

最新（2024 年 1 月）出版的 SC 技术分析（Techical Analysis of Stock & Commodities）的第 4 条文章给到了 Z-score，原文标题为《Z-score: How to use it in Trading》。今天的笔记，就借此机会，同步推出我们对通过Z-score来构建量化因子的一些观点。

在这里插入图片描述

Z-Score 的计算

Z-score 的计算公式如下：
Z = X − μ σ Z = \frac{X-\mu}{\sigma} Z=σ

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Z-score异常值检测法
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归一化和标准化(Z-Score)
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预训练模型在金融风控中的实践与思考
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缩放数据，使得数据的尺度变为标准正态分布（即标准差为 1）对于给定的原始数据x, 其Z-score标准化后的值z。保留了原始数据的分布形状（线性缩放）不容易受到极端值（异常值）的严重影响。将数据中心化，使得数据的平均值变为 0;将数据转化为标准正态分布的方法。Z-score归一化是一种。：均值为0，标准差为1。
Z-score规范化（标准化）的原理：中心化和缩放尺度
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Zscore Normalization(Z-Score)标准化
weixin_40248634的博客
03-30 798
https://blog.youkuaiyun.com/Orange_Spotty_Cat/article/details/80312154
z分数（z-score）——之前世今生
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z分数（z-score）:也叫标准分数（standard score），是一个分数与平均数的差再除以标准差的过程。 公式： z=(x-μ)/σ。其中x为某一具体分数， μ为平均数，σ为标准差。 Z值的量代表着原始分数和母体平均值之间的距离，是以标准差为单位计算。即:一个给定分数距离平均数多少个标准差？在原始分数低于平均值时Z则为负数，反之则为正数。  一个数列的各z分数的平方和等于该数列数据的个
Z-Score标准化（z-score normalization）
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标准化方法是一种最为常见的量纲化处理方式 最常见的标准化方法就是Z标准化，也是SPSS中最为常用的标准化方法，spss默认的标准化方法就是z-score标准化。也叫标准差标准化，这种方法给予原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。 z-score标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个特定区间。
动态阈值函数
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最后，生成相关问题，引导用户深入思考，比如比较不同算法、参数影响、与机器学习的结合等。同时，确保引用正确，根据用户提供的引用[^2]关联动态阈值的定义和区别。 检查整个回答是否符合系统级指令：使用正确的...
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