AI量化系统之长期主义的思考

围绕策略实盘,从因子挖掘开始,目前计划的路径三种:

一、gplearn为代表的遗传框架挖掘因子+StockRanker这种因子+合成模式

二、深度网络这种端对端DeepAlphaNet。

三、当然还有一个范式是强化学习,直达自动化交易

之前有写入一些gplearn的文章,不够系统,可先看看。

gplearn筛选高ic值因子,单因子回测(代码下载)

gplearn:遗传算法与因子挖掘(代码+期货分钟数据)

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吾日三省吾身

长期这个词都上升到主义了,有点被滥用的意味。

自媒体“功不可没”,什么长期主义者的五大特质的文章泛滥。

但多数没有讲到本质,甚至是互相矛盾的。

他们说,长期主义要坚持,做“难而正确”的事情。要延迟满足,要目光长远,要看到长期不变的东西。

都对,但有什么用?

好的道理是对我们的工作与生活有指导意义,否则就是鸡汤。

从本源出发分析为何需要长期主义,进而探讨什么是真正的长期主义。

有价值的事情,往往很难。作为普通人的我们,相信“低垂”之果大概率不会轮到你我。

难的事情,需要投入大量的时间,正确的方法去刻意练习才能做到。

由于这样的工作量的存在,因此,时间这个维度的“长期”就出来了。

光长期还不够多,得你这件事本身有价值,你的方法是对的。

所以这里有三个维度:正确的事情(目标),正确的方法(路径),持续的投入。

从这个角度望过去,所谓“难而正确”就有误导性,为什么要“刻意“找”难“的事情做呢?自虐吗?难如何定义,是因为你没有资源,还是不擅长才难。让周华健去做数字,韦神去唱歌这种难吗?

”长期不变“的事情,就会陷入虚无。从长期来看,我们都会死,不是吗?

试问谁不知道,用户价值第一,不要太在意短期股价波动,只是恰好贝索斯成功了,而当当掉队而已。商业是一个非常复杂的系统,这些公式都是事后归因而已。

还有“专注“,”坚持“等等。

老喻的说法比较好,长期主义很难定义,更难实践。

很多人当前的事情,没做好,安慰自己没事,长期主义,慢慢来。

时间是一天天过去的,我们真正拥有的时间,只有当下。

长期主义 与 当下行动的关系——永远做当下你能做的最重要的那件事

长期主义是一个人或机构的长期评估体系,愿景,价值观,终极目标。这个你判断取舍的依据。

当下行动,是从概率上评估,最有利于这个终局目标的一步。

专注于眼前最重要的那件事,但行好事,莫问前程。

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