华泰人工智能系列第二十一期：利用遗传规划进行选股因子挖掘-20190610-华泰证券-25页.pdf

简介：
该报告为华泰证券发布的第21期人工智能系列研究报告，发布日期为2019年6月10日。报告共25页，专注于利用遗传规划技术进行选股因子的挖掘与分析，旨在提升股票选择的智能化水平和投资效率。 华泰人工智能系列之二十一：基于遗传规划的选股因子挖掘 本段落探讨了遗传规划在寻找有效股票选择指标中的应用，并通过详细分析其原理及系统测试展示了该技术的工作流程。作为一种启发式的公式演化方法，遗传规划模仿自然界中生物进化的机制来逐步生成符合特定目标的一组数学表达式，非常适合进行特征工程。 一、遗传规划简介 遗传规划是一种基于自然进化过程的算法，旨在找到最能适应给定任务需求的计算模型或函数形式。它特别适用于自动化地发现和优化复杂的非线性关系。 二、总体流程概述 该方法的主要步骤包括：公式表示、适应度评估、选择操作、交叉重组以及变异突变等环节，并设定停止规则以确定何时结束迭代过程。 三、公式的树形结构表达 在遗传规划中，数学或逻辑运算可以通过类似树木的数据结构来可视化和处理。这种表示法使得复杂的组合与变形成为可能。 四、适应度函数的重要性 一个有效的适应度评价体系对于筛选优良解决方案至关重要；高得分的候选方案将被优先考虑用于进一步改进或繁殖新个体。 五、gplearn库简介 gplearn是一个Python编程语言下的开源工具包，它提供了遗传规划算法的具体实现，并允许用户将其应用于诸如选股因子挖掘等问题上。 六、在股票市场分析中的应用实例 利用遗传规划技术可以自动识别出潜在的重要投资指标和模式，这些可能超出传统统计学方法所能发现的范围。 七、优点总结 此技术能够发挥计算机运算速度快的优势，并且不受限于人类思维框架内的创造力瓶颈，因此有可能揭示一些新颖但复杂的金融规律或趋势。 八、局限性讨论 然而值得注意的是，遗传规划生成的结果可能会非常复杂以至于难以理解其背后的逻辑意义，在实际应用中需要谨慎对待此类问题。 九、自定义模型构建指南 根据具体的研究需求和数据特点（如投资组合规模、交易频率等），研究者可以灵活地调整各种参数以优化算法性能。 十、未来展望 遗传规划作为一种创新性的因子发现工具，有可能为金融市场分析带来新的视角与方法论。