【参赛】Deep Alpha-CNN策略克隆&调参擂台赛-20211230
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更新
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新版量化开发IDE（AIStudio）：
https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平台：
https://bigquant.com/data/home
https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX
新版表达式算子：
https://bigquant.com/wiki/doc/dai-sql-Rceb2JQBdS
新版因子平台：
https://bigquant.com/wiki/doc/bigalpha-EOVmVtJMS5
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擂台赛背景
https://bigquant.com/wiki/doc/niandu-zhongbang-bao-DeepAlphaCNN-juanji-shenjingwangluo-qXe3iEgfRI
研究要点及结论
原始模型98个因子选取1个时间截面，这里我改成了98个因子5个时间截面，神经网络结构其他部分变化不大。因为比赛时间有限，且单次模型训练时间较长，因此模型没有怎么调仓，参数和原始模型基本一致。从(98,1)改成(98,5)模型表现反而变差了，可能超参数需要优化，但比赛时间有限，超参数调参来不及了。
Deep Alpha-CNN-(105,5)基准模型
模型表现—— 收益率：57.47%；年化收益率13.37%； 夏普比率：0.51；收益波动率：25.14%，最大回撤29.87%8年滚动测试结果对比
https://bigquant.com/experimentshare/290ba3e118a9472390259d119dde3314
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8年滚动测试结果对比
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| 2014年 | 2015年 | 2016年 | 2017年 | 2018年 | 2019年 | 2020年 | 2021年 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 收益率 | 93.74% | 122.2% | 10.42% | 14.75% | -23.56% | 24.6% | 28.72% | 18.44% |
| 夏普比率 | 2.81 | 1.98 | 0.39 | 0.77 | -1.04 | 0.94 | 0.9 | 0.92 |
| 最大回撤 | 12.65% | 46.67% | 22.32% | 10.2% | 30.68% | 23.16% | 19.98% | 12.74% |
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