【方正金工】基于Dask计算图的遗传规划高频因子挖掘框架——机器学习选股系列研究之二
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摘要
本文构建了基于gplearn遗传规划与dask分布式计算图的混频率（日频+分钟频）高频因子挖掘框架，采用zarr分块存储与dask惰性计算有效控制内存并实现并行调度，从而在低配置（16核/32GB）机器上完成大规模分钟级因子搜索 [page::6][page::5]。基于该框架筛选出10个低相关遗传规划因子，单因子20日Rank IC最高达8.91%，ICIR最高5.10，多空组合年化最高19.13%；将遗传规划因子与既有因子等权合成后，合成因子20日Rank IC提升至13.24%，多空组合年化收益率38.41%，信息比率2.40，样本外表现稳定 [page::0][page::24][page::25]。
