大神 仔细阅读了这份代码，想请教一个问题：被保存起来的模型能被反复训练而达到迭代优化的效果吗？ 我想您的目的也是想随着策略的持续运行而得到一个变得越来越强的模型。。
事先问了下 AI ，它是这样回答的，供参考：
结合原作者的策略设计逻辑和代码实现，核心结论是：当前策略中的双 Transformer 模型仅能实现 “周期性重新训练”，无法自动迭代优化；但原设计的 “日历效应 + 短期修正” 框架具备迭代优化的基础，针对性改造后可实现模型持续进化。以下从 “现状限制”“潜力基础”“迭代优化改造方向” 三个维度深度分析：
一、当前模型 “无法迭代优化” 的核心原因（贴合原作者设计）
原作者的核心思路是 “用历史日历规律锚定方向，用短期趋势修正偏差”，但这个设计本身并未围绕 “模型迭代优化” 展开，核心限制如下：
1. 训练模式是 “重训覆盖”，而非 “增量迭代”（最核心硬伤）
月度模型（日历效应）：每月基于 “12 个月前同期 20 天数据”全新训练，训练后直接覆盖旧模型文件；即使load_transformer_model加载旧模型，也只是 “复用参数”，而非 “基于旧模型继续学习”（比如用新年度的同期数据微调旧模型）。本质是 “单一年度同期规律的静态拟合”，而非 “跨年度规律的累积学习”。
短期模型（实时趋势）：每次调仓（10 天）基于 “最近 20 天数据”全量重训，无任何参数继承 —— 相当于每次都是 “从零开始学短期趋势”，无法积累之前对市场波动的学习经验。
原作者的设计目标是 “捕捉固定规律 / 短期异动”，而非 “让模型参数持续进化”，代码中无任何 “增量学习、参数冻结、分层微调” 等迭代核心逻辑。
2. 日历效应的 “静态性” 锁死了优化空间
原作者的月度模型核心是 “复制历史同期规律”，但存在两个致命限制：
训练数据仅用 “单一年度的同期 20 天数据”，而非 “近 3-5 年每年同期的 20 天数据”—— 模型只能学某一年的同期特征，无法通过多轮训练提炼跨年度的共性日历规律；
训练目标仅聚焦 “市值预测”，未关联 “实盘选股收益”—— 即使模型预测市值的相关系数高，也不代表选股收益优，且无反馈机制修正这种偏差。
2025-12-25
雪球
