金母鸡量化教学场基于StockRanker算法的机器学习量化策略

最近几年人工智能（AI）技术得到飞速发展，其在各个领域的运用也不断取得重大成果。机器学习是实现人工智能的一种方式，被评为人工智能领域中最能够体现智能的一个分支，今天就来研究一下基于StockRanker算法的机器学习量化策略。

机器学习可以这样简单理解：借助于计算机，对数据（训练集）进行学习后，形成模式识别（模型），进而实现对未来数据（测试集）的预测。

假设我们要去预测某个连续变量 Y 未来的取值,并找到了影响变量 Y 取值的 K 个变量，这些变量也称为特征变量（Feature Variable）。机器学习 即是要找到一个拟合函数f(X1,X2,…,XK|Θ)去描述 Y 和特征变量之间的关系, Θ 为这个函数的参数。

要找到这样的函数，必须要足够量的观测数据，假设有 N 个样本数据y1,y2,…,yn和 x1i,x2i,…,xKi(其中i=1,2,…,n)。然后定义一个函数 L 来衡量真实观测数据和模型估计数据偏差，函数 L 也称作损失函数（Loss Function）。基于历史观测数据，我们可以求解下列的最化问题来得到参数 Θ 的估计值：

相对于传统策略开发的复杂流程和调参等大量重复工作，AI策略开发更简单，将我们的脑力从重复工作上解放出来，专注在更有创造性的地方。

机器学习算法太多，本文讨论只针对适用于金融数据预测的常用有监督型机器学习（Supervised Machine Learning）算法：StockRanker。

StockRanker算法是专为选股量化而设计，核心算法主要是排序学习和梯度提升树：

我们对AI策略开发做了抽象，设计了如下开发流程 (以 StockRanker 算法为例，也可以使用其他算法)：

目标：首先定义机器学习目标并标注数据。很多机器学习场景，需要人来做数据标注，例如标注图片里的是猫或者狗。对于股票，我们关注的风险和收益是可以明确定义并自动计算出来的。所以，我们一般使用未来N天的收益或者收益风险比作为标注分数。本文使用未来给定天数的收益作为标注

数据：我们需要训练数据集来训练模型，已经评估数据集来评估效果。在模型参数研究中，我们一般还需要一个测试集用来观察调参效果

特征(因子)：特征是量化研究的核心之一，在AI策略上，特征直接影响了模型的学习效果。这也是本文的目的之一，通过AI找出在A股有效的因子，并最大化的挖掘出他们的效果

算法模型：本文使用StockRanker算法，使用 M.stock_ranker_train 来训练模型，使用 M.stock_ranker_predict 来做出预测

回测：使用回测引擎来根据预测做股票交易，并得到策略收益报告和风险分析，并以此来评估策略的最终效果

StockRanker 算法可能遇到的一些问题：

1. 过拟合
2. 数据集重叠
3. 数据集划分不当
4. 训练集数据太少
5. 数据预处理不够
6. 标注和特征逻辑不一致
7. 因子并非越多越好