系列报告｜股指策略系列一：基于遗传算法的股指期货日间因子挖掘
2024-08-29 17:51:51 - 市场资讯
本篇报告利用股指期货的量价数据，基于传统的基础量价因子，使用遗传算法对量价因子进行了重新组合构建，测试了新因子组的择时效果，并在此基础上提出了多种可能有效的改进方式。
一、传统量价因子：主要通过基本的量价指标，从金融经济、经验角度，进行一定的计算构造而成。
二、基于遗传算法构建的量价因子：
（一）构造方法
将传统的量价因子和基础量价指标编码为遗传算法中的基础染色体，每个染色体代表一种特定的因子策略。
随机生成一组初始的因子组合，并对该组合的适应度进行评估。
根据因子的适应度的表现，选择较好的因子组合进行继续繁殖，生成新的子代。
通过交叉操作（结合两个因子组合的特征）和变异操作（随机改变某些因子的特征）来产生新的因子组合。
重复上述过程，直到找到满意的因子组合或达到预设的迭代次数。
（二）遗传算法因子构造改进方面
为了保证因子的可拆分性以及可解释性，应当考虑优先选择复杂度较低的因子，尽量避免过长的计算流程
对于历史回测表现较为优秀的因子，应当重点分析其内部逻辑，能够做到对市场环境具有适应的能力
(三)可考虑增大筛选遗传算法因子时所设置夏普比率阈值，以求获取质量更高的因子组合
国泰君安期货
资产配置与产品研究总监
宋哲君
Z0014960
国泰君安期货
资深分析师
李浩
Z0020121
>>以上内容节选自国泰君安期货已经发布的研究告《股指策略系列一：基于遗传算法的股指期货日间因子挖掘》，发布时间：2024年8月29日，具体分析内容（包括风险提示等）请详见完整版报告。
（转自：金衍君）