基于遺傳基因編程技術(shù)的量化策略自動設(shè)計(jì)生成技術(shù)
作者：開拓者 TB 來源：cxh99.com 發(fā)布時(shí)間：2021年01月02日
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咨詢內(nèi)容：
本帖最后由 ChuixieC 于 2020-11-22 01:51 編輯
各位朋友好，我們制作了一款基于遺傳基因編程技術(shù)+自研算法的量化策略自動設(shè)計(jì)生成軟件。簡而言之，交易者無需再去做人工設(shè)計(jì)、編譯、查驗(yàn)、回測、優(yōu)化等的量化具體工作，只需要告訴計(jì)算機(jī)“想要什么策略”，而不需要告訴它“如何去完成這項(xiàng)工作”，軟件便會自行完成有關(guān)的量化策略設(shè)計(jì)生成工作。
過于魯棒性及曲線的過度擬合問題：
1、軟件的計(jì)算和運(yùn)行效率，保障了使用者可以加載更多更全面的多維度數(shù)據(jù)來進(jìn)行設(shè)計(jì)生成和回測工作。
2、軟件內(nèi)置的底層算法邏輯，自帶“垃圾回收功能”，采取奧卡姆剃刀原則，為多余的策略邏輯加入懲罰因子，刪減剔除不必要的邏輯，簡化源代碼數(shù)量。
3、軟件內(nèi)置手續(xù)費(fèi)及沖擊成本的加壓功能，策略在設(shè)計(jì)生成前便可提前進(jìn)行加壓處理。
4、策略設(shè)計(jì)生成起始點(diǎn)采取隨機(jī)原則。簡而言之，軟件每次運(yùn)行所生成的策略均不同，極大的縮減了同品種、同周期、同數(shù)據(jù)源所致的策略邏輯相同的可能性（極其微小的概率）。
5、策略設(shè)計(jì)生成過程中同時(shí)保持隨機(jī)性和變異能力。簡而言之，軟件運(yùn)行過程中將會往不同的方向進(jìn)行隨機(jī)、變異、交叉、傳遞、剔除等的工作。
6、軟件內(nèi)置的評測體系中加入了策略相關(guān)性及結(jié)果相似性因子。相關(guān)性及相似性超過一定比率的策略群組，無關(guān)數(shù)量多少，評測只會保留其中的一個(gè)高得分單體策略，其余的自行剔除。
7、理論上講只要不停機(jī)、不斷電，軟件將會持續(xù)的進(jìn)行設(shè)計(jì)生成工作，策略群組及單體策略的數(shù)量將會是無限的。
8、策略回測多樣化。使用者可通過軟件內(nèi)置回測評價(jià)體系觀摩策略，也可將策略源碼導(dǎo)出至三方交易平臺自行回測。
關(guān)于區(qū)制位移的問題：
多策略、多周期、多品種的大策略交易系統(tǒng)一直是我們交易者所追求的。但主觀交易無法實(shí)現(xiàn)大策略交易系統(tǒng)的組建，人工量化面臨這項(xiàng)工作也較為吃力（思路、工作量）。人工智能為這種情況提供了一種現(xiàn)實(shí)的可能性。
建立在內(nèi)置相關(guān)性及相似性評測機(jī)制基礎(chǔ)上的每一個(gè)單體策略，保留著各自的獨(dú)立屬性，互相對沖，互不干涉，同時(shí)又會將各自的收益及回撤水平作用于大策略交易系統(tǒng)。
適應(yīng)群體：
只要是對量化感興趣的交易者，無關(guān)技術(shù)水準(zhǔn)，均可。
技術(shù)優(yōu)勢：
1、底層邏輯自帶學(xué)習(xí)能力，將會保留自己所走過的設(shè)計(jì)生成路徑，使用的越久算法越聰明，策略設(shè)計(jì)生成的結(jié)果將會更好。
2、軟件版權(quán)是我們自己的，任何可能的合作都可以商談。
3、軟件運(yùn)行過程中采用有效追蹤的方式，避免設(shè)計(jì)生成相同的策略。
4、單體策略邏輯采取樹形結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)，路徑清晰，簡明扼要。
5、采用自研底層算法，充分利用計(jì)算機(jī)的性能，提高運(yùn)行效率。
我們過段時(shí)間會開放免費(fèi)公測試用期，想一睹為快或者對此感興趣的朋友可以保持聯(lián)系，叨擾大家了，謝謝。
近期，軟件的技術(shù)水準(zhǔn)得到了私募基金，期貨公司，投顧工作室，散客投資者等的一致好評。
目前版本僅適用商品期貨及股指期貨，且僅適用于交易開拓者平臺（平臺工作人員若對此有興趣，可予以告知，互通有無，謝謝）。
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