国产一级a片免费看高清,亚洲熟女中文字幕在线视频,黄三级高清在线播放,免费黄色视频在线看

在原創(chuàng)文章第495篇，專(zhuān)注“AI量化投資、個(gè)人成長(zhǎng)與財(cái)富自由"。

AlphaGPT v0.1已經(jīng)發(fā)布——利用大模型來(lái)自動(dòng)化生成因子。

之前的歷史文章，寫(xiě)過(guò)的Quant 4個(gè)階段：

Quantlab3.0進(jìn)展，結(jié)合Quant4.0的思考：全自動(dòng)，可解釋AI量化是未來(lái)

原定計(jì)劃是進(jìn)一步深化gplearn和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)Deepalphagen自動(dòng)挖因子。DeepAlpha通用因子挖掘：支持GPlearn遺傳算法和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)挖掘因子（代碼+數(shù)據(jù)下載）

但近期大模型的發(fā)展，著實(shí)令人驚艷，傳統(tǒng)gplearn和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，在因子挖掘上，最大的痛點(diǎn)，就是因子不可解釋?zhuān)阋矡o(wú)法掌控它的迭代方向?！蛘哒f(shuō)，它們本質(zhì)一樣，只是一種更高效的“暴力搜索”因子的方式。

不可解釋是一方向，更大的問(wèn)題是“過(guò)擬合”。由于只求相關(guān)，不問(wèn)甚解的方式，加上金融數(shù)據(jù)的低信噪比，過(guò)擬合幾乎成為常態(tài)。傳統(tǒng)做法是往更高頻走，去捕抓短暫的有效性；去找更多更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集等等?！@個(gè)方式，之于普通量化人，沒(méi)有任何優(yōu)勢(shì)。

既然如此，我們不如直接“跨進(jìn)”Quant4.0，大LLM驅(qū)動(dòng)力為基礎(chǔ)。這將是星球下一階段的重點(diǎn)。

這是絕對(duì)的前沿！

研報(bào)拆解：大語(yǔ)言模型LLM和多智能體(Multi-Agents)實(shí)現(xiàn)量?jī)r(jià)因子挖掘框架

AlphaGPT v0.1，基礎(chǔ)框架我搭建起來(lái)了，分成FactrGPT，以few-shot的方式，參考worldquant101按要求生成因子：

要求大模型直接返回它生成的表達(dá)式，以及——對(duì)于因子的解釋說(shuō)明：

{

  "expr": "(-1 * rank(((high - open) / open))) * rank(((low - close) / close))",

  "desc": "這個(gè)因子表達(dá)式計(jì)算了每日的高低價(jià)相對(duì)于開(kāi)盤(pán)價(jià)和收盤(pán)價(jià)的變動(dòng)比例，并取其排名。然后，將這兩個(gè)排名進(jìn)行相乘，并取其負(fù)值。這個(gè)因子可能捕捉到價(jià)格在日內(nèi)波動(dòng)中相對(duì)于開(kāi)盤(pán)和收盤(pán)的表現(xiàn)，從而揭示潛在的交易機(jī)會(huì)。"

}

核心代碼如下：

from langchain_community.adapters.openai import convert_openai_messages


def read_file_2_list(filepath):
    with open(filepath, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:
        text = f.readlines()
    return text


sample_json = """
{
  "expr": 生成的因子表達(dá)式,
  "desc": 對(duì)該因子表達(dá)式的解釋說(shuō)明
}
"""

from langchain_openai import ChatOpenAI
import json as json

KIMI_KEY = 'sk-填寫(xiě)你自己的key'  # KIMI的KEY

class FactorGPTAgent:
    def __init__(self):
        self.sources = [x.strip() for x in read_file_2_list('worldquant_101.txt')]
        optional_params = {
            "response_format": {"type": "json_object"}
        }
        # openai_api_key = KIMI_KEY
        self.model = ChatOpenAI(temperature=0, openai_api_key=KIMI_KEY, model='moonshot-v1-8k',
                                base_url="https://api.moonshot.cn/v1", max_retries=1, model_kwargs=optional_params)

    def build_prompt(self):
        prompt = []
        return prompt

    def run(self):
        lc_messages = convert_openai_messages(self.build_prompt())
        response = self.model.invoke(
            lc_messages).content
        print(response)
        return json.loads(response)


if __name__ == '__main__':
    FactorGPTAgent().run()

下周實(shí)現(xiàn)code GPT和eval GPT，可以實(shí)現(xiàn)因子自動(dòng)化計(jì)算，評(píng)估，調(diào)優(yōu)和回測(cè)。

三者跑通之后，星球會(huì)再漲價(jià)，或者成員突破1000時(shí)漲價(jià)，二者滿(mǎn)足之一：

代碼下載：gplearn分鐘級(jí)因子挖掘（代碼+數(shù)據(jù)）

AI量化實(shí)驗(yàn)室——2024量化投資的星辰大海