今天的代码是独立的工程，与quantlab暂时未整合，下一步会考虑。
由于qlib最高仅支持python3.8，所以环境上与quantlab的3.9有区别。
另外，本次需要pytorch(cuda版本)，stable-baseline3等重量级的框架，安装需要一点耐心加细心。
DeepAlphaGen是一个独立工程，环境是python3.8。
pytorch的cuda版本，需要根据你自己机器的环境而定。
1、代码复用了原作者的大量内容。
2、升级了版本，修复了跑不通的bug等。
3、数据我已经处理好了。——文件太大，通过群发给大家。
吾日三省吾身
什么是热爱？
在兴趣的基础上，意义很重要。热爱= 兴趣+热情+意义。
我们的好奇心，让我们对很多未知的事情，都有兴趣。比如科幻，比如历史，心理。
但光凭一腔热血，还不足以做出事情。
一个事情要“坚持”，是走不远的。
意义指什么呢？作用和价值？或者说经济学上的“效用”。——人的一生都在追求效用的最大化。——未必全是经济效用，心理的，精神层面的。
找到意义，就是找到某件事情对你而言的效用。这个说不清楚，事情就很难坚持。
比如学吉他，你的热情来自看了同学在台上的表演，特别好。一腔热血买了一把好琴，但学习的过程，爬格子，无聊，乏味且痛苦。
学习本身挺累的，但想到未来美好生活，对未知的渴求。这就是意义所在。
有一点特别重要，你期望一件事能给你带来名声，财富。也就是经济效用，但在执行过程中，没有反馈的时候，可能你就放弃了。
财富和吉他表演一样，都是一种结果状态。很多时候，我们是渴求结果，但不想付出过程，这怎么可能。
而且在过程之中，没有经济效用正反馈的条件下，你如何往前走，这需要意义来支撑。——阅读，我就是想了解这个主题。
董宇辉读书就是为了求知，但读书帮他成名，赚了很多钱。
一件事，如果你找到经济效用之外的意义，你仍然特别想去做，那你一定能做好，反过来，往往能带来财富和成功。
无论蔡磊是看论文，与科研团队沟通，还是直播带货，本身也是意义在支撑。——生命的意义，攻坚克难的意义。
DeepAlphaGen系列：
端到端因子挖掘框架：DeepAlphaGen：因子生成的强化学习Env Wrapper包装器实现细节
端到端因子挖掘框架：DeepAlphaGen：因子生成的强化学习Env搭建
原理比较简单，使用强化学习来生成“因子表达式”——逆波兰表达式。然后把因子组合在一起做优化，评价标准仍然是传统的IC/IR这一套。
我们的基准是gplearn遗传算法挖因子。
Qlib加载数据，这里没有看出groupby(‘symbol’)
class Feature(Expression):
def __init__(self, feature: FeatureType) -> None:
self._feature = feature
def evaluate(self, data: StockData, period: slice = slice(0, 1)) -> Tensor:
assert period.step == 1 or period.step is None
if (period.start < -data.max_backtrack_days or
period.stop - 1 > data.max_future_days):
raise OutOfDataRangeError()
start = period.start + data.max_backtrack_days
stop = period.stop + data.max_backtrack_days + data.n_days - 1
return data.data[start:stop, int(self._feature), :]
def __str__(self) -> str: return '
无论是基于深度强化学习，还是gplearn遗传算法，只要是多标的，多个symbols同时计算，那么在进行表达式运算时，肯定要groupby symbol或者甚至groupby date。
否则rolling是有问题的。
目前的依赖包：torch的cuda版本是需要根据你本机的显卡的版本来确定的，我电脑上的驱动版本比较老，是10.2，因此只能安装较低版本的pytorch。
baostock==0.8.8 gym==0.26.2 matplotlib==3.3.4 numpy pandas==1.2.4 pyqlib #qlib==0.0.2.dev20 sb3_contrib==2.0.0 stable_baselines3==2.0.0 torch==1.10.2+cu102 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu102 shimmy==1.1.0 fire tqdm loguru requests joblib scipy scikit-learn
经过一番折腾：
已经开始端对端挖因子了：
吾日三省吾身
做一件事情，意义很重要。
工作也好，创业也罢。
有时候做一件事，就是纯粹为赚钱，比如年轻时候想赚快钱，合理合法，也没有什么问题。
比如当年那么多年靠SEO做外贸，其实主体工作就是满世界发垃圾链接，做排名。
只不过长期主义的事情，需要一个更大更持久的意义。
先辈们是有信仰，甚至不惜牺牲个人生命为代价，在追求一些东西。
意义，可以是利益，更多不是。
意义是个人赋予的。
达芬奇创造的意义，爱迪生发明的意义，对于未知的渴求，对世界的好奇心。
+ self._feature.name.lower()
@property
def is_featured(self): return True
无论是基于深度强化学习，还是gplearn遗传算法，只要是多标的，多个symbols同时计算，那么在进行表达式运算时，肯定要groupby symbol或者甚至groupby date。
否则rolling是有问题的。
目前的依赖包：torch的cuda版本是需要根据你本机的显卡的版本来确定的，我电脑上的驱动版本比较老，是10.2，因此只能安装较低版本的pytorch。
经过一番折腾：
已经开始端对端挖因子了：
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