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8245金钱豹论坛
战略专题研商:呆板研习与遗传算法战略信号正在期货量化营业的利
发布时间:2020-01-14        浏览次数:        

  ◆研究:古代量化计谋平时以单个信号行为营业信号,但平时面对不实用的行情表示很差。对遗传算法出现的因子举行多信号机械练习修模,是否可能帮帮咱们正在肯定水准上提拔计谋的表示?

  ◆结论:通过对遗传算法开采出的2000个因子举行筛选后,宁司法院公然审蝴蝶高手主论坛 理一道存心杀人案件对此中86个因子举行机械练习修模的成绩是明显的。

  局部并非是古代CTA身世,并没有举行洪量的编写量化计谋的进程,不过量化计谋的编写原来性子上也是用数学做出少少法例,并通过对法例中的参数正在某段样本长举行回测,并遴选最适合央浼的某个参数。至于这些法例有些基于统计的伎俩,有些是人终年营业积累的体验,但这些原来性子上都是反响了概率。

  关于我本身来说,少少CTA的计谋原来并禁止易贯通目标的内正在逻辑,不过因为这些计谋正在某些行情是有用的,或者长工夫都是有用的,于是这些计谋就有了逻辑。有的光阴有了好的结果,人才会反推出他的寓意,良多事物都是如此,我不晓得这是否合理,不过这适合人的个性。可能这是我行为一个非古代CTA身世的人的研究方法,局部以为并非需求全面的东西都有显着的金融逻辑,才可能行为一个计谋,于我局部而言,只消这个因子是可能有收益的,那我并不愿定非要穷究他的逻辑是什么。

  因为经典的少少CTA计谋往往城市闪现特定行情表示不错,但正在其他工夫的行情表示亏本,那不或者恒久只用一个计谋去举行营业,太容易闪现亏本的情景。借使行使多个因子,每个因子都顺应差此表行情,某些顺应振动,某些顺应趋向,那么正在我举行多个信号叠加出现最终信号的光阴,大丰收论坛资料 国债、银行信贷类理财产品,最理念的情景便是振动的光阴,模子将紧要依赖振动的因子而忽视趋向因子,13663六肖王中特独家 正在趋向的光阴,模子紧要依赖趋向因子而忽视振动因子。借使机械练习确实或许正在肯定水准上帮帮抵达上述理念情形的成绩,那么机械练习依然抵达宗旨了,而且说通晓机械练习对多因子修模正在期货量化营业的有用性。

  为了说明这一假设,咱们需求少少数宗旨因子来举行机械练习修模。那么行使什么因子,这是一个很要紧的题目。正在本文中,咱们紧要计划行使遗传算法开采的因子。一个来由是因子数目有肯定央浼,此表是由于局部自负行使机械练习出现因子并举行量化营业是有上风的。

  最先行使遗传算法对MA举行因子开采,至于奈何开采正在本文中就不再赘述了,有有趣的伴侣可能看之前的遗传算法开采因子。正在本文中咱们计划开采出的2000个因子,但咱们并非要对2000个因子同时修模,咱们最先对这些因子举行筛选。2000个因子差异举行单因子测试从而挑选正在样本表观现好的一面因子。紧要采纳回撤较幼,收益可观,并正在样本表的表示对照安谧的因子,正在这里咱们的样本表的工夫段是2016-12-01----2017-12-01以及2019-01-01---2019-12-31。可能留意到简直全面因子正在样本内的表示都对照好,但正在样本表唯有幼一面的因子表示较好,这也适合咱们的预期,正在遗传算法的法例下,样本内的表示肯定是对照好的,于是咱们需求着重通过因子是否正在样本表观现仿照安谧来筛选。因为篇幅有限,本文只采纳MA行为计划种类。

  正在举行筛选后,咱们从2000个开采出来的因子中取得86个相对适合咱们央浼的因子举行接下来的机械练习修模。正在本文中,我紧要行使随机丛林举行对86个因子举行修模。(因为要留出锻炼样本,因此回测的发轫日期是2018-03-29)

  比较单因子的测试结果,通过机械练习修模后的成绩显着有了较大的提拔,原先单因子的收益年化收益大一面正在40%-80%之间,回撤正在25%-50%之间,正在举行机械练习修模后,成绩是很显着的。年化收益提拔至112.15%,回除去重至13.74%,收益以及最大回撤也取得了显着的提拔。

  行使初始参数随机丛林修模取得了显着的提拔成绩后,为了保障结果是可托的,咱们需求赓续实验其他的参数是否也能获得较好的结果。实验其他参数修模,我差异测试1000,2000,300来测试,最终咱们取得比较结果:

  正在行使1000棵树修模时,从夏普率和收益来当作绩比400棵树的成绩更好少少,不过回撤也相对加多了近3%。正在行使2000棵树修模时,结果没有1000的成绩好,回除去重至13.53%,夏普率从4.1消重至3.59,13663六肖王中特独家 年化收益从148.99%消重至121.74%。但仿照比咱们初始的400棵树成绩要略微好少少。值得留意的是300棵树的成绩也和400棵树的成绩基础相仿,13663六肖王中特独家 乃至比400棵树要稍好少少。从回测结果上看,总体上这些参数都正在同个程度,分别并不大。

  正在机械练习修模中,数据量巨细是对照枢纽的成分,于是正在本文中我也测试了除8000以表的12000,以及5000的锻炼样本量,平时来说样本量大的情景该当好于样本量幼,(由于样本量大锻炼成绩更好)不过借使因为样本量的革新导致模子结果分别庞杂,这并不是咱们所指瞥见到,这或者注解模子并不拥有鲁棒性,很或者是过拟合的结果。预料的结果是正在样本量增大时渐渐提拔,但提拔幅度是安谧的,即模子是硬朗的,并不会对某一个参数极其敏锐。结果如下:

  结果基础适合设念的预期,年化收益渐渐递增,回撤也是渐渐递减,可能留意到5000的样本量的回撤相对较大,8000样本量的回除去重了贴近5%,而从12000的样本量赓续加多,回撤的消重将越来越幼,乃至或者闪现幼幅度延长,但咱们并不是要找到一个最优的参数,咱们只需求说明模子是安谧的,并过错某个参数过于敏锐,大一面的参数的结果都是正在统一个层面的就可能注解模子是有用的,是硬朗的。

  本文从量化计谋信号面对的一般题目对量化举行研究,是否可能通过机械练习对洪量因子举行修模,从而更切确预测期货的涨跌。而洪量因子的获取正在之前写过的遗传算法中依然先容了坐蓐方法,于是这个研究对我来说是可验证的。正在行使遗传算法出现的2000个因子中筛选的86个遗传算法因子通过随机丛林的修模后,模子的回撤以及年化收益都取得了明显的提拔,而且通过对差别参数的验证,咱们说通晓模子的硬朗性,并非是过拟合的结果。