遗传规划因子挖掘遗传规划因子挖掘：从数据到Alpha的智能进化之路一、遗传规划机制解析 **遗传规划（Genetic

遗传规划因子挖掘：从数据到Alpha的智能进化之路

**遗传规划（Genetic Programming, GP）**作为一种启发式算法在因子挖掘领域展现出独特的优势，能够自动发现复杂的非线性因子组合。与传统的人工构造因子不同，遗传规划通过模拟生物进化过程，在庞大的因子空间中智能搜索最优解。

核心机制包括四个关键环节：

选择（Selection）：根据适应度函数评估每个因子的优劣，优秀的因子有更高概率被选中参与下一代繁殖。常用的选择策略包括轮盘赌选择、锦标赛选择和精英保留策略。
交叉（Crossover）：将两个父代因子的优秀基因片段重组，产生新的子代因子。在树状结构中，交叉操作会交换不同父代的子树，创造出新的因子计算逻辑。
变异（Mutation）：随机改变因子表达式中的某些节点，包括运算符变异、常数变异和子树变异，增加种群的多样性，避免陷入局部最优。
l适应度评估（Fitness Evaluation）：量化每个因子的预测能力，通常结合IC值、IR比率、收益稳定性等多个维度进行综合评估。

这种进化机制使得算法能够自动发现人类难以构想的复杂因子模式，在高维特征空间中找到真正有效的Alpha因子。

想象一下，如果把量化因子挖掘比作烹饪，那么算子库就是我们的厨具，字段库就是食材。有了好的工具和原料，才能做出美味的"Alpha大餐"。

1. 时序+截面算子库：我们的"量化厨具"

现在的算子库主要基于Polars和PyTorch来构建，这两个框架的组合堪称完美——Polars负责高效的数据处理，PyTorch负责GPU加速计算，让我们的因子挖掘速度飞起来。

ts_mean	ts_ewm	ts_std	ts_skew
ts_kurt	ts_corr	ts_rank	ts_argmax/min

2. 字段库：丰富的"Alpha食材"

字段库就像是我们的食材仓库，分为三大类数据源，每种都有独特的"味道"：

return	obv	mfi	amplitude
log_volume	log_trades	delta_volume_ratio	oir

适应度函数：因子的"体检报告"

在遗传规划中，适应度函数就像是给每个因子做全面体检，从多个维度评估因子的"健康状况"。我们不能只看一个指标，需要综合考虑，就像医生不会只看血压就判断身体状况一样。

IC值衡量的是因子预测收益的能力，简单来说就是因子值高的标的未来收益是否真的更高

*夏普比率 - 风险调整后的收益表现

夏普比率告诉我们的是，承担单位风险能获得多少超额收益。这个指标特别重要，因为高收益如果伴随着高风险，实际上并不划算。
盈亏比 - 胜负的艺术

盈亏比关注的是平均盈利与平均亏损的比例。即使胜率不高，但如果每次盈利都比亏损大得多，整体还是能赚钱的。这就像做生意，不是每笔都要赚，但赚的时候要比亏的时候多。
最大回撤 - 心理承受能力的考验

最大回撤衡量的是从最高点到最低点的最大损失幅度。这个指标直接关系到策略的可执行性，因为即使长期收益很好，但如果中间回撤太大，投资者往往会承受不住而放弃。

2. 相关性阈值筛选：避免"无增益信息"

相关性过滤就像是基因筛查，确保我们的因子库保持多样性。

如果我们的因子库里都是高度相关的因子，看起来有很多因子，实际上可能都在反映同一个市场现象。

我们会设定一个相关性阈值，通常0.6。当一个新的因子被发现时，系统会自动计算它与因子库中现有因子的相关性。如果相关性超过阈值，就会触发筛选机制：如果新因子的适应度更高，就替换掉老因子；如果适应度较低，就直接淘汰。这样既保证了因子库的质量，又维持了多样性。

遗传规划生成因子表达式的过程，就像是用数学语言在编写一首描述市场规律的"诗歌"。每个表达式都是算子与字段的精巧组合，承载着对市场行为的深度理解。

遗传规划中的因子表达式采用树状结构表示，这种结构既直观又灵活。想象一下家谱图，每个节点都有自己的"父母"和"孩子"：

sub(ts_mean(cs_rank(return), 3) , ts_rank(ts_corr(obv, close, 15), 30))
ts_std(ts_rank(div(amplitude, ts_ewm(amplitude, 0.2)), 10), 5)
condition(mfi > 50, ts_corr(return, log_volume, 8), − ts_rank(delta_volume_ratio, 15))

此文章内容由云梦量化科技高频策略研究员Joy创作投稿。