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尝试用机器学习批量生产小盘策略
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雪球
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wywy1995
@hullca 这么说的话，是比较高，因为都是对标国证2000指数的收益率，风格是比较类似的
2023-01-04
wywy1995
@labc1888 感谢！
2023-01-04
wywy1995
@cd6003 ？
2023-01-04
odbo
感谢无私奉献！！！
2023-01-04
飘香一剑
感谢大佬分享~~大佬这么多模型，不用担心小市值资金上限，可以搞私募了
2023-01-04
赚钱养牛牛
@wywy1995 那么大佬，我还有个问题，这些因子的选取是在研究中对因子进行有效性分析和相关性分析后做的决策呢？还是直接是用机器学习，输入一些因子后得到效果较好的因子组合？
2023-01-04
white9527
@Struggler mark下，感觉很多要学
2023-01-04
wywy1995
@Bingyou 直接用机器学习，并没有分析相关性。
2023-01-04
菠萝是只mao
佩服大佬，不论是钻研的能力还是分享的精神
2023-01-04
wywy1995
@飘香一剑 到不了私募水平，不过模型多了确实能容纳更多钱了
2023-01-04
wywy1995
@odbo 不客气！！！
2023-01-04
wywy1995
@菠萝是只mao 谢谢！
2023-01-04
只爱看海
@wywy1995 我觉得验证选小市值失效的那一年应该是有影响的，19到22也经历也完整的一轮牛熊了，可以考虑一下训练用10-17，18验证，19到22测试就好了
2023-01-04
wywy1995
@只爱看海 有道理，不过包含17后效果会不太理想，所以这里在主观上我确实有点拟合
2023-01-04
神经蛙4163
学习一下，给大佬点赞。 加了一个模拟，准备跟踪一段时间看看。
2023-01-04
wywy1995
@神经蛙4163 感谢点赞，可以模拟看着玩玩，距离实盘还有差距
2023-01-04
只爱看海
看到楼主给的代码里面有参数，推测应该是用的xgboost或者树模型先对全部因子做个选择，然后根据feature importance选出因子，再用因子对收益做线性回归？ 因子选择或者降维可以用的方法有很多，但是日频跟季频的因子放在一起处理感觉不太合适，而且楼主的策略又是按周来交易的，数据挖掘的策略多数情况就是拟合出来之后无法解释所以不敢用。。 不过楼主这些策略的工作量确实不小，感谢楼主的分享！
2023-01-04
wywy1995
@只爱看海 是的，您说的很有道理，机器学习这方面我也是刚刚接触，模型上还有很多缺陷，这篇文章算是抛砖引玉吧，主要是能跟大家多多交流
2023-01-04
只爱看海
@wywy1995 时间序列的数据在划分训练/测试集上有很多骚操作的，甚至可以用第一年训练，后面全部测试，前两年训练，后面测试这样。但是这样工作量就会更大了。不过也可以帮助楼主找到一个更新模型的合适时间点，毕竟参数多久更新也是一个大问题
2023-01-04
wywy1995
@只爱看海 本来机器学习是为了简化调参的过程，但是又引入了超参调优（选训练集）的问题，感觉像套娃了。。
2023-01-04
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