alpha策略优化思路

持续记录alpha策略的优化思路以及测试结果

概述

基于一系列量价因子、基本面因子，使用机器学习算法训练出合适的模型后，需要脱离模型参数本身，进一步优化，提升收益曲线的夏普，控制最大回撤。

优化方向

• 样本分类
• 因子筛选
• label设计
• 交易模式

记录

1. 行情样本分类，设计N个指标，每个指标将原始样本按日级别划分为M类，将M份样本单独训练获得M个新模型，每日预测时根据当日指标，使用相应的模型进行预测。
2. 基于原始模型，进行强化学习，使用模型的预测列表结果，设计一系列对应的因子（如每日pred的标准差）以及label(用于评价模型是否有效)，获得新模型。
   每日交易时，根据新模型预测结果来判断模型是否适用于当日行情，确定仓位系数。
3. 个股分类，设计N个指标，每个指标将个股分为M类，将M份样本单独训练获得M个新模型。