英文标题：
《Open Source Fundamental Industry Classification》
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作者：
Zura Kakushadze and Willie Yu
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最新提交年份：
2017
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英文摘要：
We provide complete source code for building a fundamental industry classification based on publically available and freely downloadable data. We compare various fundamental industry classifications by running a horserace of short-horizon trading signals (alphas) utilizing open source heterotic risk models (https://ssrn.com/abstract=2600798) built using such industry classifications. Our source code includes various stand-alone and portable modules, e.g., for downloading/parsing web data, etc.
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中文摘要：
我们提供了完整的源代码，用于基于公开可用和免费下载的数据构建基本的行业分类。我们通过利用开源异质风险模型对短期交易信号（Alpha）进行赛马，比较各种基本行业分类(https://ssrn.com/abstract=2600798)使用此类行业分类构建。我们的源代码包括各种独立和便携式模块，例如用于下载/解析web数据等。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance 数量金融学
二级分类：General Finance 一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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一级分类：Quantitative Finance 数量金融学
二级分类：Computational Finance 计算金融学
分类描述：Computational methods, including Monte Carlo, PDE, lattice and other numerical methods with applications to financial modeling
计算方法，包括蒙特卡罗，偏微分方程，格子和其他数值方法，并应用于金融建模
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