《机器学习滚动训练》策略框架一键部署
由anthony_wan创建，最终由small_q 被浏览 164 用户
机器学习策略主要是用于多因子量化的策略框架中。传统的多因子多是通过ic加权或者等权合成。随着模型的发展，越来越多的专业投资者倾向使用大模型进行因子的合成。
模型的意义主要是将多个因子生成的信号合成为最终的交易信号，故称之为机器学习策略。
传统的机器学习使用固定训练集的方式非常容易过拟合，所以现在主流的机器学习方法就是滚动训练法。
在这里。为了方便大家的使用，我们封装了整体的策略框架，仅需要配置config文件就可以一键部署机器学习滚动训练框架。
部署方法如下。
1.创建一个以py结尾的文件
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