本项目是一次机器学习量化投资课程作业，核心目标是基于中国 A 股月频数据，按照 LSY (2019) 风格构造并分析一组风格因子。项目最终在 hwfinal.ipynb 中完成数据清洗、因子构造、统计汇总和可视化，并生成可用于后续研究的月度因子序列。
当前仓库已经包含整理后的主数据文件 completedata.csv 和完整实验 notebook hwfinal.ipynb，适合直接阅读思路、复现实验主流程，或在此基础上继续扩展。
hwfinal.ipynb：项目主 notebook，包含数据预处理、因子构造、统计表输出与累计收益绘图。
completedata.csv：整理后的月频股票面板数据，是后半段因子构造脚本的直接输入。
构造月度股票特征，包括异常换手率、盈利变量、无风险利率、月收益率与市值等。
基于滞后信息构造中国市场风格因子。
输出因子统计结果、相关系数矩阵和累计收益曲线。
比较 2000-01 ~ 2016-12 与扩展样本… See the full description on the dataset page:
https://huggingface.co/datasets/transiencee/data_for_China-4-factor-model-reccurence.
