纯代码参数优化
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可以发一个纯代码模型下参数优化的策略例子么？想学习一下纯代码下的参数寻优
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贝叶斯优化遗传算法交叉验证损失函数评论
- 简单来说，就是写个for循环，进行一个网格搜索。你的需求还是有点笼统，最好是说明什么策略对什么参数进行优化，目的是什么，这样的话我们可以更精准地提出一些例子
- 纯代码模式下，调取申万一级电子行业指数数据（数据范围为平台数据的最大，有十年调取十年），可以导出电子行业成交量数据。对于成交量指标：分别计算【3,5,10，20,40,60，120】这七个参数平滑成交量。计算过去5年的成交量历史分位数，当现在的成交量超过阈值（阈值参数为60%，65%，70%，75%，80%，85%，90%，95%，97%，99%）超过阈值则空仓，当没有超过阈值，我们就假设持有申万电子指数，通过看未来一个月（或20个交易日）的收益及胜率（收益为负的次数除以总的交易次数），最终回测结果排名，看哪个成交量参数和阈值参数下，收益最好，您看这样清楚么？不是很想用for循环，可以用bigquant平台里边的参数优化方法么？另外是不是可视化下不能上边这么做？