遗传规划因子挖掘中的计算瓶颈分析及GPU加速需求 [page::0][page::3]

• 大规模矩阵运算主要为因子值计算和 IC 值计算，耗时占比最高。

- 单次单因子因子值和 IC 值计算 CPU 分别约 8.5 秒和 0.8 秒，GPU 分别约 1 秒和 0.0007 秒，具备显著优化空间。

• 后代选择、交叉变异耗时较低，不是优化重点。

三种GPU加速技术路线对比及最终选型 [page::4][page::5][page::6]

• RAPIDS：代码改写量小，但加速效果不及PyTorch。

- Numba+CUDA：大规模计算加速好，但代码量大，通信成本高。

• PyTorch+CUDA：代码改写量适中，上手容易，全部计算跑于GPU，通信成本低。

- 本研究最终采用 PyTorch+CUDA 技术路线，对 DEAP 框架进行拓展而非底层重写。

关键GPU加速算子示例与性能测试 [page::7][page::8][page::9]

• 矩阵加法中PyTorch+CUDA加速约61倍，明显优于CuPy+Numba+CUDA的4倍。

- 线性衰减加权算子中PyTorch+CUDA加速达328倍，显著优于其它方案。

• 相关系数矩阵计算采用矩阵运算形式，PyTorch+CUDA达146倍加速，for循环形式反而低效。

遗传规划因子挖掘流程与参数设定 [page::10][page::11][page::12]

| 参数名称 | 参数设置 |
|------------|-----------------------------|
| 样本内时段 | 2010-01-04至2019-12-31 |
| 样本外时段 | 2020-01-02至2024-01-31 |
| 选股域 | 中证全指成分股 |
| 种群数量 | 3000 |
| 精英数量 | 500 |
| 大循环次数 | 5 |
| 小循环次数 | 3 |
| 最大深度 | 3 |
| 交叉概率 | 0.35 |
| 变异概率 | 0.25 |
| 优化目标 | T+1至T+11区间残差收益率 |
| 适应度函数 | 样本内年化RankICIR |
| 因子入库条件 | 适应度绝对值>2.5且相关度<0.7 |

• 设置29个初始时序标准化及原始特征，31个算子涵盖加减乘除、滚动调用、截面排名等类型。

GPU加速效果及因子挖掘时长 [page::12][page::13]

| 种群数量 | CPU时间(秒) | GPU时间(秒) | GPU加速倍数 |
|----------|-------------|-------------|------------|
| 30 | 335 | 75.5 | 4.4 |
| 100 | 1574 | 199.7 | 7.9 |
| 300 | 4411 | 546.6 | 8.1 |

• 核心环节因子值与IC值计算GPU加速倍数达4.6~8.9倍，整体GPU加速确保5轮共12.4小时完成350因子挖掘，平均每轮0.8小时。

样本外因子表现及多头分层测试 [page::13][page::14][page::15][page::16]

| 因子编号 | 典型表达式 |
|----------|--------------------------------------------------------|
| Alpha1 | tsgroupingdiffsortavgtorch(sigmoidtorch(high), turnori, 15, 7) |
| Alpha12 | tsgroupingdiffsortavgtorch(rankadd(volume,vwap), turnori, 40, 7)|
| Alpha224 | tsgroupingdecsortavg(amt, turnori, 15, 4) |

• 组合中tsgrouping_sortavg与turn（换手率）特征频繁出现，表明基于换手率特定交易日的均值更具信息价值。

- 部分因子双周累计RankIC表现良好，行业及市值中性化后多头分层相对净值稳定提升。

重点因子样本外分层测试收益表现与风险指标 [page::16]

| 因子编号 | RankIC均值 | 胜率 | 超额收益 | 夏普比率 | 换手率 |
|---------|--------|------|--------|--------|--------|
| Alpha1 | 7.9% | 86.0%| 12.4% | 1.47 | 34.5% |
| Alpha12 | 7.9% | 81.9%| 14.2% | 1.38 | 17.3% |
| Alpha224| 9.0% | 82.6%| 13.4% | 1.37 | 19.1% |

• 多头端收益稳健，夏普良好，换手率及风险指标符合量化选股常规控制。

研究总结与未来方向 [page::17]

• GPU加速显著提升遗传规划因子挖掘效率，兼顾性能与代码扩展性。

- PyTorch+CUDA 为遗传规划中因子值与IC计算理想加速方案。

• 适应度函数、因子构建算子及样本应用均具创新，揭示换手率加权因子信息价值。

- 后续拟深化因子多头收益优化，扩展初始特征，探索滚动样本训练，验证时序标准化增益。

• 遗传规划因子模型仍存在过拟合及失效风险，需谨慎运用。

遗传规划因子挖掘的 GPU 加速——华泰研究详细分析报告

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一、元数据与总体概览

• 标题：遗传规划因子挖掘的 GPU 加速

- 作者：林晓明，何康

• 发布机构：华泰证券股份有限公司研究所

- 发布日期：2024年2月19日

• 主题：基于GPU算力，提升遗传规划因子挖掘运算效率的方法与实证分析，属于人工智能技术在量化因子研究中的应用范畴

- 核心论点：遗传规划因子挖掘作为量化选股中重要算法，因计算复杂度高效率低成为瓶颈。本研究基于成熟的DEAP框架，利用PyTorch结合CUDA技术进行GPU加速，重点优化因子值和IC值计算环节，实测可实现7~9倍的整体加速效果，显著缩短挖掘周期，同时产出350个优质选股因子。

• 主要信息传达：

- GPU加速为遗传规划提供了强大算力支持，解决了运算效率问题。
- 三种主流加速技术路线中，PyTorch+CUDA因其改造成本低、加速效果好成为最佳选择。
- 实际大规模因子挖掘检验了GPU加速方案有效性和稳定性。
- 因子样本外表现良好，尤其是结合换手率的分组算子体现出信息价值。

• 无具体评级及目标价，属于技术与方法研究报告。

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二、章节详解

1. 遗传规划GPU加速的工程实现

关键论点与逻辑：
遗传规划挖掘因子效率低下主要是因计算量巨大，本质是随机搜索算法无方向性，需大量迭代筛选。随着市场数据粒度精细化，效率成为量化竞赛核心。选取DEAP开源框架因其扩展能力强，模块化设计便于集成GPU计算。通过替换算子运算与适应度函数为PyTorch GPU计算版本，实现了因子挖掘的加速。

关键数据及说明：

• 样本环境Intel Core i9-13900KF + NVIDIA RTX 4090

- 遗传规划全流程，5轮挖掘，每轮进化3代，总耗时约12.4小时

• 350个满足条件因子被筛选入库

逻辑与结论：
通过本章节说明GPU加速不仅提升了效率，同时保持了框架灵活性和扩展性，奠定了下文加速测试基础。[page::0, page::2]

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2. 成熟开源框架与技术选择

关键信息总结：

• 介绍了业界主流遗传规划开源框架，包括CPU端DEAP,gplearn,geppy和GPU端基于TensorFlow的KarooGP、TensorGP等。

- 说明DEAP框架优势：模块化，灵活注册因子、算子、适应度函数，支持多种选代机制。

• 采用PyTorch替代底层数据结构，将计算完全迁移至GPU，保证数据流畅通和低通信成本。

- 图表显示Python遗传规划框架列表及DEAP结构模块功能。

推理依据：DEAP采用模块化设计便于插拔GPU算子，避免重构底层代码，减少维护成本和风险，适合软件工程实践。[page::2]

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3. 加速优化空间分析

逻辑梳理：

• 遗传规划中，大规模数据矩阵运算只集中在适应度评估阶段的“因子值计算”和“IC值计算”两部分，占用绝大多数时间。

- 后代选择、交叉变异等作用于算子表达式层面，计算量较小无需重点优化。

• CPU测试数据显示，单因子因子值和IC值计算分别耗时8.5秒和0.8秒，且迭代需执行成千上万次，有极大加速潜力。

- GPU时间在两个计算环节显著缩短至1秒和0.0007秒。

关键数据见表格及流程图：

• 图表3展示遗传规划流程，明确时间开销集中模块。

- 表格列出各模块执行次数及加速必要性。

结论：聚焦因子值及IC计算阶段GPU加速最有效，研发资源应重点投入此处。[page::3]

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4. 三种GPU加速技术路线比较

三路线介绍与对比

• RAPIDS：NVIDIA推出的GPU数据科学平台，API与Pandas、NumPy兼容，改造代码量小，但加速效果有限。

- Numba+CUDA：利用JIT编译，将部分函数手工编写为GPU代码，性能好但是代码复杂且部分函数需要回CPU执行，通信成本高。

• PyTorch+CUDA：深度学习主流框架，将所有张量计算迁移GPU，编程简洁、代码量适中，通信成本低。

测试与代码范例给出直观对比实例。

结论明确：PyTorch+CUDA综合效率和开发成本最优，成为本研究最终技术选型。[page::4, page::5]

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5. PyTorch+CUDA方案应用（DEAP框架拓展）

方案重点

• 通过PyTorch替换NumPy实现全GPU数据流。

- 新定义借助PyTorch实现加权衰减函数等算子，并注册至DEAP框架。

• 代码改造为“拓展”而非重写DEAP底层，便于维护。

- 图表9示意整个流程的模块设计，清晰明了。

[page::6]

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6. GPU加速案例深度剖析

案例一：矩阵加法

• 规模为5000×5000的矩阵执行10次加法。

- PyTorch+CUDA达61倍加速，远超CuPy+Numba+CUDA（4倍）。

• 说理分析：PyTorch张量加速贴近底层优化，性能优越。

案例二：线性衰减加权（非元素级）

• 实现滚动加权求和操作，常用于因子构造。

- PyTorch+CUDA加速328倍，大幅优于NumPy+Numba+CUDA（59倍）和CuPy（反而表现不佳）。

案例三：逐行相关系数计算

• Pandas的corrwith函数与PyTorch实现比对。

- PyTorch循环计算效率不及Pandas，但矩阵运算版本结合CUDA后加速146倍，性能飞跃。

图表展示三案例数据与代码，验证了PyTorch方式的卓越性能及灵活性。[page::7, page::8, page::9]

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7. 因子挖掘测试及性能对比

挖掘方法说明

• 以剔除行业及上轮新因子残差收益率作为优化目标，度量指标为样本内年化RankICIR。

- 设5轮大循环，每轮3代进化，种群数量3000，规范因子入库条件。

• 采集29个初始特征和31个算子，涵盖元素级、时序和截面运算。

时间开销实测

• 种群数量30、100、300时：

- 全流程GPU加速分别为4.4、7.9、8.1倍
- 核心因子计算+IC计算加速为4.6、7.7、8.9倍

• 1000规模种群未测CPU时间，未纳入分析。

- GPU加速效果随种群规模提升趋近7~9倍的合理区间。

图表19和20详细展示时间分布及加速趋势映射。[page::10, page::12, page::13]

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8. 挖掘得到的因子及样本外表现分析

整体因子产出

• 5轮共350个符合入库因子，耗时12.4小时，单轮进化平均0.8小时。

- 因子年化RankICIR频次分布显示部分因子样本外表现具有显著有效性。

因子算子解析

• tsgroupingsortavg算子和turn换手率变量频繁出现，揭示换手率高低交易日带来信息优势，超越简单区间均值。

部分因子示例：Alpha1至Alpha313表现描述详尽，均属于动量、流动性等大类，但采用时序归一标准化及分组逻辑更细腻。

样本外分层测试

• 通过分层累计净值曲线分析，多个因子表现出良好分层收益，验证因子多头端有效性。

- 表32列出样本外因子指标，包括胜率、超额收益、夏普比率，均体现因子投资价值。

详尽分层净值图谱展示因子投资组合的风格和收益水平。 [page::13, page::14, page::15, page::16]

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9. 总结与讨论

创新与贡献

• 本研究将遗传规划与GPU加速结合，摒弃传统CPU瓶颈，系统性实现7~9倍速度提升。

- PyTorch+CUDA技术路径被证实为实操性与性能的最佳平衡。

• 350个优质因子构建因子库，为实际应用及后续研究奠基。

- 引入时序标准化与换手率分组等新算子，丰富了因子表达式，提升解释力和信息挖掘深度。

局限与未来方向

• ICIR指标导致部分因子多头效果不足，未来可结合收益计算优化适应度函数。

- 初始特征及算子可进一步丰富，挖掘更多维度信息。

• 持续样本窗口和滚动测试框架可提升因子稳健性。

- 通过消融实验系统评估时序标准化等操作的边际贡献。

• 扩展GPU加速方法至其他因子挖掘算法（如OpenFE）。

风险提醒

• 因子为历史经验总结，未来有失效风险。

- 机器学习模型的过拟合需警惕，因子可解释性有限。

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三、图表深度解读

1. 遗传规划核心环节时间开销对比（图表0）

• 图展示CPU与GPU在不同种群数量（30、100、300、1000）下单轮进化时间开销。

- CPU时间曲线大幅高于GPU，尤其种群数量增加时差距加大。

• 对应GPU时间以线性增长，CPU呈指数级增长，显示GPU加速劣势巨大。

- 支撑结论GPU可实现7~9倍加速。[page::0]

2. 遗传规划流程分析（图表3）

• 流程图清晰划分个股层面的因子值计算与子代算子表达式层面的选择变异。

- 说明算法时间主要花费在矩阵层面计算，后代选择模块计算负担较小。

• 理论背景支撑后文针对大矩阵计算加速的必要性。[page::3]

3. RAPIDS体系结构示意（图表5）

• 结构图展示RAPIDS不同API覆盖数据准备、训练、可视化等环节，体现高层接口包裹底层CUDA。

- 代码示例（图表6）比较了NumPy与CuPy实现同一函数的轻微差异。

• 强调RAPIDS改造成本低，但加速效果有限。[page::4]

4. 代码片段比较及技术演示（图表7、8）

• 列表对照PyTorch与NumPy常用函数，便于理解代码迁移。

- 示例函数用Numba装饰器展示GPU并行函数编写。

• 说明技术改造的可行性与挑战。[page::5]

5. GPU方案框架设计图（图表9）

• 模块流程图表达DEAP框架通过PyTorch定义算子，注册适应度函数进入遗传规划流程。

- 反映设计思路及实现细节，是技术路线落地方案。[page::6]

6. GPU加速案例性能对比（图表11、12、14）

• 矩阵加法和线性衰减加权GPU加速表现对比曲线清晰展示PyTorch+CUDA加速优势，分别达到61倍和328倍。

- corrwith计算用矩阵运算实现并结合CUDA能够实现146倍提升。

• 案例说明不同计算方式对GPU加速的差异影响，说明选择合适的并行策略的重要性。[page::7-9]

7. 因子挖掘时间开销表与曲线（图表19、20）

• 时间对比分为全流程与核心环节，数值表明GPU加速在大种群时显著优于CPU。

- 曲线展现加速效果随种群数量增加而放大趋势，符合大数据计算的规模效应特点。[page::12,13]

8. 因子样本外表现（图表21、23和部分Alpha因子净值图谱）

• RankICIR频次分布柱状图反映挖掘因子在样本外依然具有扎实的预测能力。

- 多个Alpha因子的净值分层曲线展示多头投资价值和风险分散能力。

• 凸显换手率分组算子的重要性和信息蕴含。

- 详尽数据表支持投资决策参考，展示实用价值。[page::13-16]

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四、估值分析

本报告不涉及股票或资产的传统估值分析，因此无市盈率、市值估值等内容。其聚焦贡献在于技术层面：利用GPU加速提升遗传规划因子挖掘效率和因子质量。

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五、风险因素评估

• 历史失效风险：因子基于历史数据总结经验，存在失效可能。该风险是因子投资常见风险，多强调因子不断监测和更新。

- 因子可解释性不足：遗传规划因子本质为“黑箱”生成，真因解释难。应用者需结合定性分析和多因子模型避免盲信。

• 机器学习过拟合风险：算法复杂、参数较多时，可能过拟合样本内，导致样本外表现下降。报告提醒谨慎使用。

- 技术实现风险：GPU环境依赖硬件平台和软件栈，升级或环境变更可能影响性能及稳定性。

报告主要提醒因子应用风险，未给出具体缓解策略，但结合通用量化实践，须配备回测、管控体系。[page::0, page::3, page::17]

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六、批判性视角与细微差别

• 技术路线偏好：报告明显偏重PyTorch+CUDA路线，该选择基于工程效率和实际测试性能，但未深入分析Numba+CUDA在极大规模数据下潜在优势，略显保守。

- 样本选择局限：采用固定样本内10年静态训练集，未结合滚动回测，代表性和稳健性有待提升。

• 因子评价指标单一：适应度定义为年化RankICIR，实际因子表现单指标依赖风险，应引入多指标综合评价。

- 展示细节：部分代码仅片段展示，整个框架运行效率和资源消耗细节缺失。

• 预测能力的时间演变未详：报告未展示因子年限衰减趋势，因子失效风险评估不足。

- 因子可解释性强调有限：尽管提到可解释性较差，但未提出相关提升措施。

总体而言，报告内容严谨但在后续技术深挖与投资实用层面仍有提升空间。[page::17]

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七、结论性综合

本报告全面系统地展示了利用GPU算力显著提升遗传规划因子挖掘计算效率的最新研究成果。通过详细的架构设计、技术路线评估以及大量GPU加速案例展示，明确了PyTorch+CUDA作为平衡代码改造难度与加速效果的最优方案。实测数据显示，相比CPU平台，在核心因子值计算及IC值计算环节，GPU可实现7~9倍整体加速效能，单因子矩阵运算加速甚至可达数十到数百倍，从根本上缓解遗传规划运算瓶颈。

因子挖掘测试表明，基于该加速方案的遗传规划可在12小时内完成大规模复杂因子挖掘工作，获得350个样本内外表现稳健、符合多轮筛选标准的优质选股因子。尤其凸显了换手率相关的时序分组算子信息量更丰富，为后续因子研发和多因子组合构建提供思路。

报告对遗传规划运算瓶颈问题进行了工程与方法论的深度剖析，并针对GPU技术路线做了清晰的比较和权衡，具有突出的学术指导和实际应用价值。针对遗传规划未来的可持续发展，报告也坦诚存在样本有限、多头表现不足、可解释性较弱等问题，并提出了后续研究方向，包括适应度函数多维优化、滚动样本测试、初始特征丰富等。

综上，华泰证券的本份深度研究报告为遗传规划GPU加速技术提供了完整实施框架和方法论证，促进了因子挖掘领域的技术革新，极大提升了因子研发效率，有望推动量化投资策略的实战演进。

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（本全文严格依据原文内容分析并添加页码溯源标识，保证信息可追溯：综合页码标识涉及[page::0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,12,13,14,15,16,17])

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