PCA

主成分分析（Principal Component Analysis，後簡稱為 PCA），為非監督式學習中的一項關鍵技術，被廣泛用於機器學習與統計學領域來分析資料、降低數據維度。核心精神在於將原始數據拆解成具有代表性的主成分，達到降維的目的，並重新描述數據。 本研究的主旨在於運用股票的日報酬資料，利用 PCA 來取得主成分，並建立投資組合。閱讀本篇文章讀者將會看到以下重點： 了解 PCA 之特徵值與特徵向量，並以此設計投資組合 回測投資組合績效的方法，可用於各式投資策略