科学的机器学习量化回测方法

Abstract摘要:

主要分享了一套科学且适合实盘的机器学习回测方法。并且提供相关的因子计算代码。代码获取方法于文章结尾。

往期量化文章:

高频因子(2)--集成订单流不平衡(有代码)

高频因子--tick级别订单流因子计算(附代码)

未来研究--订单薄时序成像/账户分析库

RSRS择时指标的150倍计算加速(有代码)

前一段时间我在群里分享了一张图片,是我在当晚做研究时跑出来的一个回测图。

### 机器学习量化投资中的应用 #### 方法与实现 在量化投资领域,机器学习的应用日益广泛,特别是在资产配置、Alpha因子创建以及交易策略的设计方面。为了验证这些基于机器学习的投资策略的有效性和稳定性,成为了不可或缺的一环。 #### 构建多因子量化模型 通过机器学习方法对各类因子进行加权处理,并结合优化算法来动态调整持仓比例,可以显著提升投资组合的表现。具体而言,在构建此类模型时,通常会纳入多种类型的因子,如NLP情绪因子和LSTM时间序列因子,前者有助于捕捉市场的短期非理性波动,后者则擅长于预价格的长期趋势[^3]。 #### 实现流程 以下是利用Python及其相关库完成一次简单的量化投资的具体步骤: 1. **准备数据** 首先获取所需的历史行情数据和其他辅助信息作为训练集的一部分。对于A股市场来说,可以选择沪深300指数成分股的数据来进行分析。 2. **预处理数据** 对原始数据进行清洗、标准化等操作,确保后续使用的特征变量质量可靠。这部分工作可能涉及到缺失值填补、异常点检等内容。 3. **定义评价函数** 明确设定衡量投资绩效的关键指标,比如累计收益率、年化收益率等。这一步骤至关重要,因为它直接影响到最后的结果解释。 4. **编写逻辑** 使用循环结构模拟实际交易过程,按照既定规则买入卖出证券,并记录每次变动后的账户状态变化情况。下面给出一段简化版代码示例用于说明如何计算净值并绘制净值曲线: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 假设df是一个包含历史收盘价的时间序列DataFrame对象 df_worth = df / df.iloc[0] plt.figure(figsize=(15,6)) plt.plot(df_worth.index, df_worth.values) plt.title('股价净值走势') plt.xlabel('日期') plt.ylabel('相对净值') plt.grid(True) plt.show() ``` 这段脚本展示了如何读取给定时间段内的每日收盘价,并将其转换成相对于起始日的价格水平;接着借助Matplotlib绘图工具包生成一张清晰直观的趋势图表供进一步观察分析。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值