贝叶斯参数优化原理与使用
由bq9e696k创建，最终由bq9e696k 被浏览 9 用户
\
一、 参数优化的必要性
- 提高策略性能：通过调整参数，可以使策略更好地适应市场或问题的特点，从而提高策略的盈利能力、准确性、效率等关键性能指标。例如，在投资策略中，合适的参数设置可能使收益最大化，同时降低风险。
- 增强策略稳定性：优化参数有助于减少策略在不同市场条件或数据子集上的性能波动，使其更加稳定可靠。这意味着策略在面对各种实际情况时，能够更一致地发挥作用，避免因参数不合理而导致的过度拟合或欠拟合现象。
- 适应变化的环境：市场环境、业务需求和数据特征等都可能随时间变化。参数优化能够让策略及时适应这些变化，保持良好的性能。例如，在机器学习中，随着新数据的不断产生，对模型参数进行优化可以使其更好地拟合新数据，提高预测的准确性。
优化前
优化后
- \
二、常用的参数优化方式
2.1 原始调优方式
对于大多数人来说，参数调优的方式是不断的在代码中一个一个改参数，比如将持股数量从3只调整到10只，再运行一次，看看效果如何，效果不好的话再换其它的。
这样子的调优方式非常主观，且很看运气。当涉及到多个参数调优时，再进行这种人工遍历调优的方式就更加低效。
2.2 科学调优方式
对于参数调优的方式，目前已有多种成熟的方法：
- 网格搜索：这是一种简单直观的方法，它在指定的参数空间中，通过穷举所有可能的参数组合来寻找最优解。例如，对于一个包含两个参数的模型，一个参数有 5 个可能取值，另一个参数有 3 个可能取值，那么网格搜索就会尝试这 5×3 = 15 种不同的参数组合，然后选择性能最佳的组合作为最优参数。这种方法的优点是简单易懂，能够保证找到全局最优解，但缺点是计算成本高，当参数空间较大时，计算量会呈指数级增长。
\
- 随机搜索：与网格搜索不同，随机搜索是在参数空间中随机选择参数组合进行评估。它通过设定一定的搜索次数，从参数空间中随机采样并测试不同的参数组合，然后根据性能指标选择最优的参数。随机搜索的优点是计算效率较高，能够在较短时间内探索较大的参数空间，但它不能保证找到全局最优解，结果可能会受到随机采样的影响。
\
- 遗传算法：遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。它将参数编码为染色体，通过选择、交叉和变异等操作来生成新的参数组合，并根据适应度函数评估每个参数组合的性能，逐步淘汰性能较差的个体，保留和进化性能较好的个体，最终得到最优参数。遗传算法能够处理复杂的非线性问题，具有较强的全局搜索能力，但需要设计合适的遗传操作和适应度函数，且计算成本也相对较高。
\
2.3贝叶斯参数优化原理
贝叶斯参数优化基于贝叶斯定理，该定理提供了一种在给定先验知识和观测数据的情况下，计算后验概率的方法。在参数优化问题中，我们将参数视为随机变量，并根据已有的数据和先验知识来更新对参数的概率分布的估计。
举例：
目标函数
先验分布
\
2.4选择贝叶斯参数优化方法的原因
- 利用先验信息：贝叶斯优化结合了先验知识和观测数据来估计参数的后验分布。通过利用先验信息，可以在搜索过程中更有针对性地探索参数空间，避免盲目搜索，尤其对于具有一定先验知识的问题，能够更快地找到最优参数。例如，在某些领域中，根据以往的经验或研究，我们可能对参数的大致范围或分布有一定的了解，贝叶斯优化可以将这些信息纳入考虑，提高优化效率。
- 高效的全局搜索：贝叶斯优化使用高斯过程等模型来建模目标函数，能够根据已有的观测数据预测未知点的函数值和不确定性。它通过平衡探索（尝试新的参数区域）和利用（选择当前认为最优的参数区域）来进行搜索，能够在较少的迭代次数内找到接近全局最优的解。相比其他一些优化方法，如网格搜索的盲目性和随机搜索的不确定性，贝叶斯优化在全局搜索效率上具有明显优势。
- 处理复杂的目标函数：对于复杂的、非凸的、甚至不可微的目标函数，贝叶斯优化仍然能够有效地进行优化。它不需要对目标函数进行显式的求导或其他复杂的数学运算，而是通过对函数的观测和建模来寻找最优解。这使得贝叶斯优化适用于各种实际问题，尤其是那些难以用传统优化方法处理的问题。
- 自动调整搜索策略：贝叶斯优化根据观测到的数据不断更新对参数空间的认识，从而自动调整搜索策略。随着迭代的进行，它会逐渐聚焦于可能包含最优解的区域，减少对不太可能区域的搜索，提高搜索效率。这种自适应的搜索方式能够更好地适应不同的问题和参数空间特点，无需人工过多干预。
2.5主要步骤
- 定义先验分布：根据问题的领域知识和经验，为参数设定一个先验分布。这个分布反映了在没有观测到数据之前，我们对参数取值的初始信念。
- 观测数据：进行实验或收集数据，通过对实际系统的运行或采样，获取与参数相关的观测值。
- 计算后验分布：利用贝叶斯定理，将先验分布和观测数据结合起来，计算参数的后验分布。后验分布代表了在考虑了观测数据之后，我们对参数取值的新信念。
- 选择最优参数：基于后验分布，采用某种策略选择最优的参数值。常见的策略包括最大后验概率估计（MAP），即选择后验分布中概率最大的参数值作为最优解；或者使用期望最大化（EM）算法等，找到使目标函数期望最大化的参数值。
- 迭代优化：不断重复上述步骤，随着新数据的不断加入，后验分布会不断更新，从而逐步逼近参数的真实最优值。
\
三、参数优化的注意事项
3.1 局部最优
3.1.1 危害
- 性能天花板：模型或策略收敛到局部最优解，无法达到全局最优性能，导致盈利能力、准确率等关键指标受限。
- 泛化能力不足：局部最优解可能过度适应特定数据分布或参数区间，在更广泛的场景中表现不稳定。
3.1.2 识别方式
（1）收敛图
观察指标曲线：绘制优化过程中目标函数值（如收益率、损失函数）随迭代次数的变化曲线。若曲线提前趋于平缓且未达到理论最优值，可能陷入局部最优。
（2）随机起始点
多起点对比：用不同初始参数重复优化，若多次收敛到不同极值点且指标差异显著，说明存在多个局部最优解。
3.1.3 解决方法
（1） 增加迭代次数
-
延长搜索时间：对于计算成本较低的优化任务，通过增加迭代次数（如从 50 次增至 100 次），给予算法更多机会跳出浅局部最优。
-
动态调整步长：在后期迭代中减小搜索步长（如贝叶斯优化的采集函数参数），精细化探索局部最优附近的潜在区域。
EI（Expected Improvement）（无特别设置就是EI）- 含义：期望改进函数，衡量在某一点进行评估时，目标函数值相对于当前最优值的期望改进量。
- 公式：EI(x)=E[max(f(xbest)−f(x),0)]，其中 f(xbest) 是当前找到的最优目标函数值。
- 作用：EI 函数在优化过程中，既会关注可能找到比当前最优值更好的点（利用），也会探索那些有较大不确定性的区域（探索）。
LCB（Lower Confidence Bound）- 含义：置信下界函数，它基于高斯过程的均值和标准差来构建一个下界。
- 公式：LCB(x)=μ(x)−κσ(x)，其中 μ(x) 是高斯过程在点 x 处的均值预测，σ(x) 是标准差，κ 是一个超参数，用于控制探索和利用的平衡。
- 作用：较小的 κ 值会使算法更注重利用当前已知的最优区域，而较大的 κ 值会促使算法更多地探索未知区域。
MES（Max-value Entropy Search）- 含义：最大价值熵搜索函数，它通过最大化目标函数最优值的熵减少来选择下一个评估点。
- 作用：其核心思想是选择那些能够最有效地减少对最优值不确定性的点进行评估，从而更快地收敛到全局最优解。
（2）选择合适的参数优化方法
- 全局搜索算法优先：
- 遗传算法：通过模拟生物进化的 “变异”“交叉” 操作，强制探索参数空间的新区域，适合复杂非凸问题（如多因子策略优化）。
- 模拟退火：通过引入随机扰动，以一定概率接受次优解，避免过早收敛（如神经网络超参数优化）。
- 混合优化策略：先用全局算法（如随机搜索）探索大范围参数空间，再用局部算法（如梯度下降）精细调整最优解附近区域。
result = gp_minimize(run_strategy, space, n_calls=50, random_state=0,acq_func = 'EI')
3.2 过拟合
3.2.1 危害
-
泛化失效：策略或模型过度拟合训练数据中的噪声或偶然模式，在新数据（如验证集、实盘场景）中表现大幅下滑。
-
策略脆弱性：参数对微小数据变化敏感，可能因市场环境、数据分布迁移导致策略失效（如量化策略在市场风格切换后亏损）。
==目标函数是 最大回测最小 。 优化后 直接无交易，最大回测为0。 过拟合的极端体现==
-
3.2.2 识别方法
（1）参数平原 敏感性分析
\
- 敏感性测试：对最优参数施加微小扰动（如 ±10%），观察指标变化幅度。若指标波动剧烈（如夏普比率下降 > 20%），表明参数鲁棒性差、过拟合风险高。
（2）训练集 验证集
- 指标差异阈值：计算训练集与验证集的核心指标差异（如收益率差、最大回撤差）。若差异超过预设阈值（如收益率差 > 30%、夏普比率差 > 1.0），判定为过拟合。
- 时序验证：在时间序列数据中，按顺序划分训练集（如前 70% 数据）与验证集（后 30% 数据），若验证集指标显著低于训练集，提示策略依赖历史特定模式。
3.2.3 解决方式
（1）增大数据集
扩展数据时间范围：在金融回测中，增加训练集覆盖的市场周期（如包含牛、熊、震荡市），避免策略仅适配单一行情。
时间较短造成的影响：
训练集的数据是大盘牛市行情，而验证集是熊市行情，导致参数失效。==要确保训练集的数据包含历史中的牛熊阶段，充分考虑到市场的风格、大盘的变化。==
延长后：
（2）参数范围约束
业务逻辑约束：根据领域知识设置参数边界（如 “持股数量≥1 且≤20”“止损比例≤5%”），排除不合理但拟合噪声的参数组合。
\