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30分钟构建"本地强化学习"策略（年化53%）
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雪球
评论
ibaobao
回复赚积分
2023-04-01
fsmluyi
@量客攻城狮 但是这个是核心问题吧！还有个问题就是泛化问题了，怎么保证在训练集以外时间的数据集有效
2023-04-01
量客攻城狮
@ibaobao 赚积分
2023-04-01
量客攻城狮
@fsmluyi 难收敛，是存在的，但也没有夸张到十分。如果说怎么保证泛化，就是需要足够的训练数据，另外滑动窗训练，和机器学习、深度学习是一样的。
2023-04-01
阳光射不进的地方欧尼酱可以
大哥牛逼 回复赚积分
2023-04-01
量客攻城狮
@阳光射不进的地方欧尼酱可以 谢谢
2023-04-02
kangscut
有没有学习A股的数据和模型呢
2023-04-06
小小投资人
@小小投资人 强化学习并不是一个新的概念。大概4、5年前很热，强化学习具有互相对攻性质，太像投资博弈市场了。但是结果不令人满意，连打游戏都打不过人。投资界大佬，几年前在一个大型投资论坛上就介绍了强化学习，放弃。现在很少能看到强化学习在投资界的运用，倒是机器学习运用还算有点样子。
2023-04-06
cs_fisha
您的github仓库我很早就搜到了，但是因为当时搜A股时还有其他的仓库，所以我没有细看。但是您的仓库里前面的强化学习和机器学习构造因子里，都没有提到回测效果和收益情况，所以是效果不好没放上去，还是您也没测呢？
2023-04-07
自己看盘
@量客攻城狮 能不能加个好友
2023-04-07
DianDian11
@kangscut 回复
2023-04-07
量客攻城狮
@cs_fisha 策略里的测试结果有写的。其它的构造因子的知识讲解了下使用方法和原理，没有进行回测
2023-04-15
量客攻城狮
@kangscut 近期搞一下
2023-04-15
cs_fisha
@量客攻城狮 那为何不进行一下回测呢？不回测看不到效果啊
2023-04-16
量客攻城狮
@cs_fisha 后续在进行回测，时间比较有限
2023-04-16
小星星9
期望看到楼主的回测结果，给强化学习爱好者一些鼓励
2023-08-04
阿锴有耐心
还真的有搞强化学习的，我还是先把监督学习整明白吧
2023-08-04
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