实验要求：
- 选择5只在上交所上市交易的股票的月度收益率（近10年）；
- 对每只股票估计CAPM模型和Fama-French五因子模型，解释估计量的金融含义；
- 从两个模型的估计结果，你能得到哪些结论？
step1：获得实验数据
method1：通过url下载（网易财经提供的数据）
浦发银行
中国人寿
中国银行
工商银行
广电网络
沪深300（作为市场基准）
XD东方证（国债股票，作为无风险资产）
PS：如果想得到其他股票的数据，直接对以上url进行修改即可
举例：
http://quotes.money.163.com/service/chddata.html?code=0601398&end=20201231&fields=TCLOSE;HIGH;LOW;TOPEN;LCLOSE;CHG;PCHG;TURNOVER;VOTURNOVER;VATURNOVER;TCAP;MCAP
- 第一个高亮的地方换成你想要的股票代码；
- 第二个高亮指的是要获得什么时间之前的数据；
- 最后的那些大写单词fields为你想要获得该只股票的哪些数据（即对应获得哪些表头，如开盘价，闭盘价，涨跌幅等）
PS in PS：如果需要收集多支股票的数据，可自行设计爬虫，下面给出参考（拼接字符串，然后get，get和handle res的方式每种语言不一样，自行设计）：
var url = "";
var urlHead = "http://quotes.money.163.com/service/chddata.html?code=0";
var urlBody = "&end=";
var urlTail = "&fields=TCLOSE;HIGH;LOW;TOPEN;LCLOSE;CHG;PCHG;TURNOVER;VOTURNOVER;VATURNOVER;TCAP;MCAP";
var dataCode = 600000;
// for example: nums == 10, date == 20201231
var nums = 10;
const date = 20201231;
for (var i = 0, i <= nums, i++) {
dataCode ++;
url = "" + urlHead + datatCode + url + urlBody + date + urlTail;
// TODO:
// get urls you have just spliced and save the result as csv format
}
method2：使用stata中的第三方命令获取数据（比较方便）
在stata命令窗口依次输入如下命令：
- 安装cntrade命令：
ssc install cntrade, replace
- 通过股票代码download数据（如下载工商银行的数据）：
cntrade 601398
处理数据：
// TODO：
// your command here to process the data you have just downloaded
效果：
上述两个命令运行完成后，再打开数据编辑器，可以看到数据已经拉下来了：
Step2：CAPM模型介绍
CAPM formula：
E ( R i ) = R f + β i ( R m − R f ) E(R_i)=R_f+β_i(R_m-R_f) E(Ri)=Rf+βi(Rm−Rf)
o r or or