如何固化深度学习、随机森林和StockRanker模型|模型固化

由qxiao创建，最终由qxiao更新于2023-06-28 18:19 被浏览 978 用户

深度学习模型的固化

由于深度学习中牵扯到Dropout和随机种子等多处随机项，因此如果无法固化模型，当缓存丢失后会模拟交易/回测会触发重新训练，导致模型变化，本帖介绍固化已有的模型的步骤。

调试策略

好的策略应该经过多次训练查看模型的回测效果稳定性，如果发现同样参数下多次训练模型得到的回测结果变动范围较大，多半是模型不稳定。模型稳定后可以考虑固化模型并开启模拟交易。

记录模型文件到userlib文件夹

{w:100}{w:100}

以上图DNN模型为例，首先查看最后一次满意的模型结果缓存id，如上图m5模块是训练出来的模型结果。 ds = m5.data 运行查看记录DataSourceid到变量ds_id中。执行下面的代码，将模型文件保存在userlib文件夹下model.csv文件中。

pd.DataFrame([DataSource(ds.id).read()]).to_pickle('/home/bigquant/work/userlib/model.csv') 可以到编写策略界面下的userlib文件夹查看是否增加了model.csv文件。

修改原始模版

修改前请备份。

{w:100}{w:100}

参考上图，将原模型的深度学习训练模块相关模块删除，并新建一个自定义模块连接m11预测模块

自定义模块中添加如下代码：

 # Python 代码入口函数，input_1/2/3 对应三个输入端，data_1/2/3 对应三个输出端
def bigquant_run(input_1, input_2, input_3):
    # 示例代码如下。在这里编写您的代码
    data = pd.read_pickle('/home/bigquant/work/userlib/model.csv')
    model_ds = DataSource.write_pickle(data.iloc[0].to_dict())
    return Outputs(data_1=model_ds)

即从文件中读取保存的model.csv文件到缓存中，并将模型传给预测模块

回测验证并模拟交易

运行修改后的模版，如果能跑出结果说明模型固化完成，固化后点击模拟交易即可。

https://bigquant.com/experimentshare/645fb3fd24ef49e2835927ebe4171586

随机森林模型的固化

随机森林模型的固化跟深度学习比较类似，保存模型训练结果，然后用自定义模块读取后传入预测模块即可。

模型保存

参照如下代码，从随机森林-回归模块中读取模型训练结果并保存到uselib目录：

model_data = m12.output_model.read()
pd.DataFrame([model_data]).to_pickle('/home/bigquant/work/userlib/RF_model.csv')

模型读取

添加自定义python模块，参照如下代码读取模型文件，然后接入随机森林-回归模块进行预测。

def bigquant_run(input_1, input_2, input_3):
    data = pd.read_pickle('/home/bigquant/work/userlib/RF_model.csv')
    model_ds = DataSource.write_pickle(data.iloc[0].to_dict())
    return Outputs(data_1=model_ds)

参照样例

如下样例中，模型的保存和读取放在了一个notebook方便参照，但在使用时需要分别用两个notebook，一个用于模型的训练和保存，另外一个是模型的预测和回测。

https://bigquant.com/experimentshare/ac4d7be0c0b7485c81c57e4d26c52845

StockRanker模型的固化

针对StockRanker模型，我们只需要保存训练模型的model_id到用户目录即可，model_id对应的模型参数会长期保留在平台。

训练结束后保存训练模块的model_id到用户目录，如下样例代码中的m6需要修改成实际的训练模块编号
```
import pandas as pd
pd.DataFrame([m6.model_id]).to_pickle('/home/bigquant/work/userlib/model_stockranker.csv')
```

添加自定义python模块，读取model_id

def bigquant_run(input_1, input_2, input_3):
    # 示例代码如下。在这里编写您的代码
    data = pd.read_pickle('/home/bigquant/work/userlib/model_stockranker.csv')
    model_ds = DataSource.write_pickle(data.iloc[0].values[0])
    return Outputs(data_1=model_ds)

把自定义python模块的输出连接到预测模块即可

可以参见如下样例：

https://bigquant.com/experimentshare/eadcbbf907ce456f94ffb54f40385266