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符号回归因子搜索与复杂度控制

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=符号回归的定义 · 因子搜索的意义 · 复杂度控制的必要性
课程导入目标=符号回归的…
02
符号回归基础
目标=符号回归与线性回归 · 决策树的区别 · 表达式树表示
符号回归基础目标=符号回归
03
因子搜索概述
目标=因子挖掘在量化投资与特征工程中… · 搜索空间定义 · 目标函数设计
因子搜索概述目标=因子挖掘
04
符号回归核心算法
目标=遗传编程 · 遗传算法 · 进化策略
符号回归核心算法目标=遗传编程
05
表达式树编码与解码
目标=前缀 · 中缀 · 后缀表达式
表达式树编码解码
06
适应度函数设计
目标=均方误差 · 信息系数 · 夏普比率
适应度函数设计目标=均方误差
07
搜索策略与算子
目标=选择 · 交叉 · 变异
搜索策略算子
08
复杂度度量方法
目标=表达式长度 · 节点数 · 深度
复杂度度量方法目标=表达式长度
09
复杂度控制技术
目标=惩罚项 · 正则化 · 多目标优化
复杂度控制技术目标=惩罚项
10
过拟合与泛化
目标=过拟合成因 · 交叉验证 · 时间序列分割
过拟合泛化
11
符号回归工具与库
目标=gplearn · DEAP · PySR
符号回归工具gplearn
12
因子搜索实战一
目标=基于 gplearn 的简单因… · 数据准备 · 参数设置
因子搜索实战一gplearn
13
因子搜索实战二
目标=基于 PySR 的复杂度控制 · 自定义算子 · 多目标优化
因子搜索实战二PySR
14
复杂度控制实战
目标=在遗传编程中引入惩罚项 · 对比不同惩罚强度对因子复杂度与性能的…
复杂度控制实战目标=
15
多目标符号回归
目标=同时优化准确性与复杂度 · 帕累托前沿分析 · 非支配排序与拥挤度距离
多目标符号回归目标=同时优化准…
16
特征选择与符号回归结合
目标=嵌入特征选择 · 稀疏化 · L1 正则
特征选择符号回归结合
17
时间序列因子挖掘
目标=滚动窗口 · 滞后特征 · 时序交叉验证
时间序列因子挖掘目标=滚动窗口
18
高频与低频因子搜索
目标=不同频率数据的特点 · 搜索策略调整 · 复杂度与交易成本权衡
高频低频因子搜索
19
因子评估与回测
目标=IC · IR · 换手率
因子评估回测
20
常见问题与调试
目标=早熟收敛 · 种群多样性丧失 · 表达式膨胀
常见问题调试
21
高级主题一
目标=贝叶斯符号回归 · 神经符号回归 · 强化学习引导的搜索
高级主题一目标=贝叶斯符号…
22
高级主题二
目标=可解释性与符号回归 · 规则提取 · 模型简化
高级主题二目标=可解释性
23
高级主题三
目标=分布式与并行符号回归 · GPU 加速 · 大规模因子搜索架构
高级主题三目标=分布式
24
案例研究一
目标=股票 alpha 因子挖掘 · 从数据到因子表达式 · 复杂度控制与实盘考量
案例研究一alpha
25
案例研究二
目标=宏观经济预测中的符号回归 · 变量选择 · 模型解释与政策模拟
案例研究二目标=宏观经济预…
26
案例研究三
目标=工程与物理中的符号回归 · 发现物理定律 · 噪声处理与量纲分析
案例研究三目标=工程
27
综合项目一
目标=设计完整的符号回归因子搜索流程 · 包括数据预处理 · 搜索
综合项目一目标=设计完整的…
28
综合项目二
目标=对比不同复杂度控制策略 · 撰写实验报告 · 分析优缺点与适用场景
综合项目二目标=对比不同复…
29
课程总结
目标=核心知识点回顾 · 方法流程梳理 · 常见陷阱与最佳实践
课程总结目标=核心知识点…
30
未来方向与拓展
目标=自动化符号回归 · 可微分符号回归 · 与深度学习的融合
未来方向拓展