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【参赛】Deep Alpha-CNN策略克隆&调参擂台赛

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一、关键结论

由于无法进行市场选股,因此本次参赛采用了中证800股票池,但是对比基准训练效果并不如基准,且回测结果并不稳定。

我的模型相对于基准策略调整如下:

1)添加了5个特征;

2)标准化操作后去除了一下极值;

3)CNN kernel_size调整为2和4;

4)dropout调整为0.15

5)过滤退市股票

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二、基准模型回测经验&模型结果

在我自己的基准模型中,其实进行了多个参数的调整,最佳的夏普比是0.57,但是结果并不稳定,再次运行结果波动较大。


https://bigquant.com/experimentshare/e46887a31ded4219af1fc2fcaafe176b

3、滚动回测经验&模型结果

时间段 收益率 夏普比 最大回撤
2014 87.4% 3.05 8.74%
2015 87.06% 1.46 50.2%
2016 6.35% 0.27 20.02%
2017 16.52% 0.87 8.63%
2018 -22.22% -1.07 30.03%
2019 40.58% 1.64 14.69%
2020 27.38% 1.02 16.32%
2021(10月31日)


https://bigquant.com/experimentshare/4cd9f660ec6640b0abd87da8eee54f0a

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标签

CNN
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