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原創(chuàng)文章第464篇，專注“AI量化投資、個人成長與財富自由"。 咱們星球現(xiàn)在有兩個版本的代碼(每周至少迭代一次)： 一個quantlab，當前代碼版本是3.6： Quantlab3.5代碼發(fā)布：因子表達式及Alpha158因子庫實現(xiàn) | 超參數(shù)優(yōu)化（代碼+數(shù)據(jù)） 另外一個是因子挖掘框架： DeepAlpha通用因子挖掘：支持GPlearn遺傳算法和深度強化學習挖掘因子（代碼+數(shù)據(jù)下載） 這兩個框架每周五都會迭代，大家請前往星球下載： quantlab的方向是平臺化，產(chǎn)品化，就是大家可以自主創(chuàng)建策略，或者復制學習策略，但數(shù)據(jù)和策略由平臺來更新，可以接入自己的自動交易平臺等。 DeepAlpha框架支持多支股票，期貨，或者ETF的因子自動化挖掘，為Quantlab多因子策略提供因子支持。 目前是兩份獨立的代碼，DeepAlpha目前還依賴Qlib，沒有剝離，Quantlab完全是我們自主研發(fā)的回測系統(tǒng)和因子表達系統(tǒng)。不排除后續(xù)會整合，但需要一點時間。 幾個設計要點： ETF是使用指數(shù)回測，還是ETF本身，權衡下來，還是ETF/LOF的后復權數(shù)據(jù)為主。不是所有的ETF都能找到對應的指數(shù)數(shù)據(jù)，另外指數(shù)有時候未考慮到除權的情況不一定準。 另外LOF背后也沒有指數(shù)。 但有多支ETF同屬一個指數(shù)的情況，一般我們會選擇交易比較活躍的，甚至在篩選的時候，我們會過濾掉交易額小于1000萬的ETF。 熱門，股票（寬基、行業(yè)），債/貨幣，QDII, 商品，LOF等分類即可。 篩選之后，配置買入規(guī)則，賣出規(guī)則，排序規(guī)則即可。權重與輪動周期都相對簡單。 排序規(guī)則：roc(20),方向大到小。 買入規(guī)則：roc(20)>0.02，或者復雜一點rsrs(18)>1.0。 底層配置文件，其實就是一個json配置，但要好的使用體驗，并不容易。前端可以開放json editor供高級用戶使用。 吾日三省吾身 董宇輝老師帶給了很多人心靈撫慰。 尤其在當下這個經(jīng)濟周期，在不確定性大行其道。 但很多人可能誤解了，或者按自己的意愿過度解讀了。 或者讓人反向焦慮了？ 什么叫“平凡”挺好？這給了很多人“躺平”的解釋，躺得心安理得。 大家知道，適度的著急是激發(fā)個人向上動力，社會活力的關鍵。 說你家蘋果熟得晚，那會更甜。孩子說話晚，就如同“貴人語遲”，這你自己本來就相信啊。 其實健康的心態(tài)，應該是客觀評估你自己的現(xiàn)狀，然后仍然努力學習，努力成長，充分發(fā)揮自己的潛力，不應該讓自己一事無成。————這是積極心態(tài)。 而不是聽著董宇輝，原諒自己的放棄和躺平。
其實無論是老俞，老周，還是郭宇，這些早已財富自由的人，不會簡單為錢到工作，但他們都在持續(xù)工作，做他們認為有價值，有意思的事情。 并非為更多的名利，只是想驗證自己的判斷，在游戲之外，玩一場無限游戲。不焦慮，不拋棄，不放棄，想看看人生到底有多少潛力。 近期文章： DeepAlpha通用因子挖掘：支持GPlearn遺傳算法和深度強化學習挖掘因子（代碼+數(shù)據(jù)下載） |
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