股票量化投资：市值因子——商用因子模型：EAP.industry.Portfolio

实证资产定价（Empirical asset pricing）已经发布于Github和Pypi. 包的具体用法(Documentation)博主将会陆续在CSDN中详细介绍，也可以通过Pypi直接查看。

Pypi: pip install --upgrade EAP

Github: GitHub - whyecofiliter/EAP: empirical asset pricing

在实际投资环境中应用因子和因子模型，如smart beta、alpha投资或指数基金，需要一些额外的接口来满足实际投资需求。准确地说，每个投资组合中的股票都需要具体列出，一些相关指标需要统计。

本文利用市值因子来构建投资组合，并打印各个投资组合的回测结果。

该数据集包含CSMAR数据集中2000-01-01至2021-12-31期间的每月中国A股股票。数据已加载，应执行一些预处理程序，这与模块portfolio_analysis中的示例相同。

# %% import package
import pandas as pd
import sys, os

sys.path.append(os.path.abspath(".."))

# %% import data
# Monthly return of Stocks in China Security Market
month_return = pd.read_hdf('.\data\month_return.h5', key='month_return')
risk_premium = pd.read_hdf('.\data\\risk_premium.h5', key='data')

# %% add time
import datetime as dt

# TimeStamp the tradetime 
mont