原創文章第577篇，專注“AI量化投資、世界運行的規律、個人成長與財富自由"。

今天說說因子挖掘，我們之前交付的Deap遺傳算法因子挖掘，大家可以前往溫習一下：

源碼發布Quantlab4.2，Deap因子挖掘|gplearn做不到的咱們也能做。（代碼+數據）

Deap因子挖掘框架，具有靈活性和高自動化優勢，但其對初始種群敏感、計算速度慢且容易陷入局部最優。

在量化金融領域，深度強化學習（深度學習+強化學習）同樣可以被用來開發動態的交易策略，以應對市場環境的不斷變化。雖然DRL的訓練過程較為復雜，且必須面對市場的不確定性，但它的自適應能力和長期優化的潛力是其顯著的優勢。

強化學習的版本，我們之前也交付過代碼：

DeepAlpha通用因子挖掘：支持GPlearn遺傳算法和深度強化學習挖掘因子（代碼+數據下載）

今天我們看一篇更加高效的“因子挖掘”論文——"Alpha2：使用深度強化學習發現邏輯公式化的超額收益因子"。

論文及其開源的代碼已經上傳：

這是官方給的代碼，大家可以結合論文先看作者的思路，后續會結合我們自己的數據，考慮整合到Quantlab框架中。

核心要點：DRL指導的MCTS搜索能夠在龐大的搜索空間中高效地發現高質量的alpha。——個人比較看到MCTS的檢索技術。

這里引入了AlphaGo類似的技術，通過蒙特卡羅樹來有效縮小檢索空間。

星球今天目前999人，今天等待第1000位朋友！

感謝新老朋友的一如既往的信任與支持。

最近開始，還會把星球沉淀下來的模塊，生成相應的專欄，可能會使用小報童的形式，大家這幾周可以關注下。

吾日三省吾身

未雨綢繆，是必要的。

數年前，曾經就想過的老命題，終究還是繞不過去。

職場是一個復雜的存在，在商言商，本身沒有什么問題。

愛迪生的研究所，在經濟周期面前，仍然需要斷臂求生，這就是商業法則——生存為第一要義。

活著，才能談夢想。

這個時段，切記不要上杠桿。

積蓄力量，穩中求進。

“一人企業”——就是你可以離開職場，不依賴大的組織，依然可以創造收入的商業邏輯。

這可能是現在很多中年危機人的終極出路。

職場終究會越來越難，終歸逃不過年歲增長，體力、精力下降。

所有之談判，均是底牌與價值，而不是其他。

你有多大價值，你就有得選，越是市場下行期，越是如此。

前路漫漫，我們一起加油。

——如此不確定的當下與未來，AI量化技能，值得每個人擁有。

歷史文章：

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