股票
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deap:多股票多维度遗传算法因子挖掘,可以整合chatGPT。
继续因子挖掘: 因子挖掘,其实是一个“开放式的”,有很多tricks的工作,其实遗传算法不复杂。 说白了,根据你给定的“符号集”——就是表达式函数:比如ts_rank, log, …
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deap:多股票多维度遗传算法因子挖掘,可以整合chatGPT。
因子挖掘 传统券商研报里,多使用gplearn。 gplearn有一些天然的缺陷: 为了兼容类似sklearn的接口,失去了一些数活性,比如需要传入数据X, y,需要传入预定义的函…
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Deap因子挖掘:比gplearn强100倍(代码+数据)
继续因子挖掘: 因子挖掘,其实是一个“开放式的”,有很多tricks的工作,其实遗传算法不复杂。 说白了,根据你给定的“符号集”——就是表达式函数:比如ts_rank, log, …
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Deap因子挖掘:比gplearn强100倍(代码+数据)
又到了星球发布代码的日子: 更新说明:1、Deap做因子挖掘的框架使用。值得说明的是,源码级别,并非产品级,不能指望输入一堆symbols,然后就开始挖掘。——我相信需要做因子挖掘…
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Quantlab4.1发布 | 新增一些策略,补充Metrics
因子挖掘 传统券商研报里,多使用gplearn。 gplearn有一些天然的缺陷: 为了兼容类似sklearn的接口,失去了一些数活性,比如需要传入数据X, y,需要传入预定义的函…
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Deap因子挖掘基础框架完成|量化私募投研的典型工作流程
又到了星球发布代码的日子: 更新说明:1、Deap做因子挖掘的框架使用。值得说明的是,源码级别,并非产品级,不能指望输入一堆symbols,然后就开始挖掘。——我相信需要做因子挖掘…
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源码发布Quantlab4.2,Deap因子挖掘|gplearn做不到的咱们也能做。(代码+数据)
又到了星球发布代码的日子: 更新说明:1、Deap做因子挖掘的框架使用。值得说明的是,源码级别,并非产品级,不能指望输入一堆symbols,然后就开始挖掘。——我相信需要做因子挖掘…
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streamlit里的alphalens:单因子分析框架(代码+数据)
单因子分析: roc(20)为何有效,因为10D的ic超过0.09,一般来说,超过0.05即为有效因子。 多空收益分析: 核心代码如下: elif choose == “单因子分析…
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单因子分析
单因子分析: roc(20)为何有效,因为10D的ic超过0.09,一般来说,超过0.05即为有效因子。 多空收益分析: 核心代码如下: elif choose == “单因子分析…
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“股票投资和减肥一样,决定最终结果的不是头脑而是耐心。”
“股票投资和减肥一样,决定最终结果的不是头脑而是耐心。” 《彼得·林奇的成功投资》 修正一个小bug:(bt框架里获取历史持仓的逻辑,有一些小变化,这里做了一下修正),主体不受影响…
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【研报复现】年化16.19%,人工智能多因子大类资产配置策略
昨天星球同学分享一篇研报,我觉得挺有意思,打算拆解和复现了下。 研报先同步到星球,代码后续跟上。 准备数据 指数以及对应的ETF,一般来说,指数的历史数据比较全,而ETF的数据更容…
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深红利与创成长轮动:年化27.5%,优化了一下策略(代码+数据)
研报先同步到星球,代码后续跟上。 准备数据 指数以及对应的ETF,一般来说,指数的历史数据比较全,而ETF的数据更容易获得,但有些ETF成立时间太短,比如513880.SH(日经2…