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CryptoPainter
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运行了10h也就是10代之后,居然开始出现略微盈利的策略了,但由于其存活周期只有2代,依旧算是噪音... 不过整个框架算是跑起来了,现在我能清晰的看到整个策略种群是如何优胜劣汰产生变异的,同时还能找到它的祖先与基因... 理想情况下,最终系统会产出1~2个能够长期存活的策略,我会分享它的因子, 悲观情况下,24代过后,优势物种依然是只存活过几代的新物种,那就宣告失败了... 通俗的来讲,这个系统是用当前市场数据来模拟一个生态环境,策略会不断变异,适应的留下来,不适应的被淘汰... 就像地球生物圈历史一样,很多生物在地质年代上仅仅存在过一瞬,随后就变成了化石,而我要做的很简单,通过长期自然进化淘汰,筛选出类似蟑螂这样的策略... 说白了就是打不死,且能够适应各种行情变化的物种。 听起来还是蛮理想的,但现实依旧很残酷,100个策略进行迭代成功的概率几乎为零,所以后面的开发任务就是想办法为整个系统扩容,1万个策略大逃杀,远比100个来的要快。
CryptoPainter
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新的遗传算法系统开始跑了,这次不做任何回测,只做前测,让100个策略玩大逃杀,而且引入了100个常用 Alpha 因子做随机池。 测试24h看看有没有能够跑出来的短线策略,我估计大概率没有,因为这个系统本身是用于更长周期下做长期策略筛选的。 另外, Crusor 的多 Agents 模式真的可以试一试,很爽!

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