基于遗传基因编程技术的量化策略自动设计生成技术 [开拓者 TB]
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本帖最后由 ChuixieC 于 2020-11-22 01:51 编辑
各位朋友好，我们制作了一款基于遗传基因编程技术+自研算法的量化策略自动设计生成软件。简而言之，交易者无需再去做人工设计、编译、查验、回测、优化等的量化具体工作，只需要告诉计算机“想要什么策略”，而不需要告诉它“如何去完成这项工作”，软件便会自行完成有关的量化策略设计生成工作。
过于鲁棒性及曲线的过度拟合问题：
1、软件的计算和运行效率，保障了使用者可以加载更多更全面的多维度数据来进行设计生成和回测工作。
2、软件内置的底层算法逻辑，自带“垃圾回收功能”，采取奥卡姆剃刀原则，为多余的策略逻辑加入惩罚因子，删减剔除不必要的逻辑，简化源代码数量。
3、软件内置手续费及冲击成本的加压功能，策略在设计生成前便可提前进行加压处理。
4、策略设计生成起始点采取随机原则。简而言之，软件每次运行所生成的策略均不同，极大的缩减了同品种、同周期、同数据源所致的策略逻辑相同的可能性（极其微小的概率）。
5、策略设计生成过程中同时保持随机性和变异能力。简而言之，软件运行过程中将会往不同的方向进行随机、变异、交叉、传递、剔除等的工作。
6、软件内置的评测体系中加入了策略相关性及结果相似性因子。相关性及相似性超过一定比率的策略群组，无关数量多少，评测只会保留其中的一个高得分单体策略，其余的自行剔除。
7、理论上讲只要不停机、不断电，软件将会持续的进行设计生成工作，策略群组及单体策略的数量将会是无限的。
8、策略回测多样化。使用者可通过软件内置回测评价体系观摩策略，也可将策略源码导出至三方交易平台自行回测。
关于区制位移的问题：
多策略、多周期、多品种的大策略交易系统一直是我们交易者所追求的。但主观交易无法实现大策略交易系统的组建，人工量化面临这项工作也较为吃力（思路、工作量）。人工智能为这种情况提供了一种现实的可能性。
建立在内置相关性及相似性评测机制基础上的每一个单体策略，保留着各自的独立属性，互相对冲，互不干涉，同时又会将各自的收益及回撤水平作用于大策略交易系统。
适应群体：
只要是对量化感兴趣的交易者，无关技术水准，均可。
技术优势：
1、底层逻辑自带学习能力，将会保留自己所走过的设计生成路径，使用的越久算法越聪明，策略设计生成的结果将会更好。
2、软件版权是我们自己的，任何可能的合作都可以商谈。
3、软件运行过程中采用有效追踪的方式，避免设计生成相同的策略。
4、单体策略逻辑采取树形结构呈现，路径清晰，简明扼要。
5、采用自研底层算法，充分利用计算机的性能，提高运行效率。
我们过段时间会开放免费公测试用期，想一睹为快或者对此感兴趣的朋友可以保持联系，叨扰大家了，谢谢。
近期，软件的技术水准得到了私募基金，期货公司，投顾工作室，散客投资者等的一致好评。
目前版本仅适用商品期货及股指期货，且仅适用于交易开拓者平台（平台工作人员若对此有兴趣，可予以告知，互通有无，谢谢）。
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