基于gplearn的因子挖掘：量化投资的新范式

文章预览

 ✦  往期推荐 市场格局大变，为什么越来越多的普通个人投资者使用量化？ Ptrade量化交易软件：免费的Level-2数据 专注量化交易行业研究，分享交易技术、行业知识，提供系统性量化交易解决方案。提供低门槛量化开户通道。交流微信：flawlessQ 点击蓝字 关注我们  引言 在量化投资领域，因子挖掘始终是构建有效策略的核心环节。传统的手工因子开发模式存在效率低下、主观性强等固有缺陷，而基于遗传编程的符号回归工具gplearn正在重塑这一领域。本文将深入解析gplearn在因子挖掘中的技术优势，并通过实际代码演示其应用场景。 一、gplearn的技术框架解析 1.1 遗传编程的数学本质 gplearn基于遗传编程算法，将因子表达式编码为树形结构，通过选择、交叉、变异等进化操作实现特征空间的智能搜索。其核心公式可表示为： 1.2 并行化计算架构 gplearn ………………………………