本技术揭示了一种基于强化学习的非线性金融产品协同Alpha因子生成技术,覆盖金融量化与强化学习交叉领域。该技术流程涵盖:步骤一,生成BEG的token并分析当前环境状态。
背景技术
alpha因子是指用于评估和预测金融产品市场中超额收益的特征或指标。找到alpha因子可以帮助交易者在金融产品市场中找到超越市场基准回报率的投资机会,从而获得额外的收益。
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种机器学习方法,旨在通过与环境的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。强化学习的核心思想是智能体(Agent)在给定的环境(Environment)中,通过试错过程来学习最佳策略(Policy),使得其在长期内获得尽可能高的奖励(Reward)。
目前生成alpha因子的主流方法有两种。第一种是基于机器学习深度网络的方法,而深度神经网络数据需求量大,模型过于复杂并且透明性低,深度学习模型通常被认为是“黑箱”模型,它们的内部机制复杂,难以解释,而交易策略的透明性和可解释性在金融领域尤为重要,尤其是在监管环境严格的情况下,缺乏透明性可能导致对模型结果和决策的信任度降低,难以向投资者和监管机构解释模型的行为和决策依据。 第二种是基于公式的方法,这一方法相对于基于机器学习的方法有更具解释性的优势,但当多个独立挖掘的公式化alpha因子结合在一起时,效果提升不大,对因素之间的协同效应没有太多考虑;并且基于公式的alpha因子形式简单,在金融市场上运用时性能可能会迅速恶化,并且有效的因子公式的搜索空间非常庞大且难以导航,解决这个问题最直观的方法是使用遗传编程(GP),对表达式树进行突变来生成新的alpha因子,然而,由于维护和突变庞大的种群复杂性,遗传编程算法往往扩展性差。需要注意的是,一次挖掘一组协同的alphas是一个更难的问题,因为它具有更大的搜索空间,其规模使得大多数现有的框架都无法解决。
因此,本领域的技术人员致力于开发一种新的生成金融产品alpha因子的方法,解决现有技术中存在的上述缺陷。
实现思路