BigQuant使用文档

使用M.tune写一个滚动训练

由bq7zuymm创建,最终由bq7zuymm 被浏览 69 用户

前言

为了进一步加深对M.tune的使用理解,这里我给大家写一篇M.tune的实际应用。我们可以使用它来调参,当然也可以用它来做滚动训练,值得注意的是,M.tune只能调节模块的参数:

再比如stockranker中的那些参数:

, 其实在可视化模块下超参搜索和滚动训练二者本质上一致,如果你是调节数据抽取模块下的日期,那便是滚动训练,如果你是调节stockranker中的参数,那便是模型调优,这里我给大家带来滚动训练的用法。

使用方法

我们新建一个可视化的机器学习策略,点击类似于’>’的符号,切换到代码模式:

紧接着添加%%tune 调优模块命名字段到顶端:

我给这个调优模块命名为rolling,接着点击“<”将画布切换回来,然后运行画布:

接下来我们来对回测集的数据抽取模块进行日期的超参搜索:

最终会返回一个列表:

滚动回测示例代码

https://bigquant.com/codesharev3/f104cf6f-68de-41d9-8298-0af2286b0ceb

\

评论
  • 报错 unknown tunee rolling
{link}