使用M.tune写一个超参优化
由bq7zuymm创建，最终由bq7zuymm 被浏览 37 用户
前言
M.tune可调节的参数仅限于模块中的参数, 具体用法可参考**尝试用M.tune写一个滚动训练.**
使用方法
我们创建一个机器学习算法策略, 将可视化画布转化为代码形式:
接下来将画布的代码进行打包并命名为search, 你也可以命名为其他名字:
我们转回画布模型, 并运行:
接下来我们来定义一下我们的参数组合并运行:
值得注意的是, 滚动训练获取的表格是可以上下拼接的, 但是超参优化的表格是不能够拼接的， 因为每组参数下的时间都是一致的, 如果拼接, 会导致回测引擎在同一时刻同一标的出现多组不同的数据, 我们只能将表格循环放入回测架构中, 运行结果为:
超参优化的示例代码
https://bigquant.com/codesharev3/03c1581b-92f7-467c-9be0-fb9f0578a5a5
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