【参赛】Deep Alpha-CNN卷积神经网络调参
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新版量化开发IDE（AIStudio）：
https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平台：
https://bigquant.com/data/home
https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX
新版表达式算子：
https://bigquant.com/wiki/doc/dai-sql-Rceb2JQBdS
新版因子平台：
https://bigquant.com/wiki/doc/bigalpha-EOVmVtJMS5
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擂台赛背景
https://bigquant.com/wiki/doc/niandu-zhongbang-bao-DeepAlphaCNN-juanji-shenjingwangluo-qXe3iEgfRI
基准模型研究
保持原模型模型结构、因子特征、数据预处理方式，由于显存限制，模型训练仅能支持6年的训练数据，使用2012-2017年数据作为训练数据，2018年-2021.10作为回测数据测试克隆出来的基准模型：
| 训练标的 | 国内全市场股票 |
|---|---|
| 训练集时间 | 2012-01-01至2017-12-31 |
| 测试集时间 | 2018-01-01至2021-10-31 |
| 预测目标 | 未来5日收益率 |
| 批尺寸Batch_size | 1024 |
| 特征featrue_map | 128, 256 |
| 激活函数 | Relu |
| kernel_size | 3，5 |
| 优化器Optimizer | Adam |
| 神经元连接随机断开的比例Dropout | 0.1 |
| 学习率Learning Rate | 0.002 |
| 损失函数Loss_function | Mean_Squared_Error |
多次训练回测结果有一定偏差：
| 累计收益率 | 年化收益率 | 最大回撤 | 夏普率 | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 127.6% | 25.02% | 0.2588 | 0.81 |
| 2 | 67.18% | 14.98% | 0.2556 | 0.52 |
| 3 | 86.72% | 18.48% | 0.2824 | 0.65 |
参数和模型调整
尝试调整batchsize、optimizer、loss function、feature_map、kernel_size、learning rate等参数，训练结果如下
| 参数对照组 | 参数设置 | 总收益 | 年化收益 | 最大回撤 | 夏普比率 |
|---|---|---|---|---|---|
| 基准 | 127.6% | 25.02% | 0.2588 | 0.81 | |
| 67.18% | 14.98% | 0.2556 | 0.52 | ||
| 86.72% | 18.48% | 0.2824 | 0.65 | ||
| batch_size（基准1024） | 512 | 116.06% | 23.27% | 0.2507 | 0.76 |
| 512 | 68.55% | 29.9% | 0.299 | 0.53 | |
| 优化方法（基准adam） | adamax | 141.14% | 27.0% | 0.2107 | 0.86 |
| adamax | 76.88% | 21.78% | 0.2478 | 0.6 | |
| loss（基准MSE） | huber | 125.13% | 21.78% | 0.2699 | 0.83 |
| huber | 54.3% | 12.5% | 0.2626 | 0.46 | |
| featrue_map（基准128，256） | 256,512 | 39.45% | 9.45% | 29.0% | 0.35 |
| 64,128 | 77.39% | 16.84% | 27.06% | 0.57 | |
| kernel_size对照（基准3，5） | 5, 8 | 57.67% | 13.16% | 27.64% | 0.48 |
回测结果表明不同的参数设置对回测结果略有影响，但总体影响不大，基准模型参数设置较为合理，batch size设为512效果更好可能是由于参数更新次数更为合理。另外发现训练epoch对回测结果影响较大。尝试增加drop out、batch norm优化模型。
| 参数对照组 | 参数设置 | 总收益 | 年化收益 | 最大回撤 | 夏普比率 |
|---|---|---|---|---|---|
| 基准 | 127.6% | 25.02% | 0.2588 | 0.81 | |
| 67.18% | 14.98% | 0.2556 | 0.52 | ||
| 86.72% | 18.48% | 0.2824 | 0.65 | ||
| +drop out | 142.15% | 21.78% | 0.241 | 0.88 | |
| +batch norm | 209.31% | 35.88% | 0.2829 | 1.11 | |
| 219.32% | 37.06% | 0.2099 | 1.09 | ||
| 176.81% | 31.85% | 0.2434 | 1.02 | ||
| 275.6% | 43.24% | 0.232 | 1.26 |
https://bigquant.com/experimentshare/ae260a26baef43cc91f091fcdd344442
滚动回测
原文滚动回测结果：
| 训练时间 | 预测时间 | 收益率 | 年化收益率 | 基准收益率 | 超额收益率 | 夏普率 | 收益波动率 | 最大回撤 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2011年1月1日 - 2013年12月31日 | 2014年1月1日-2014年12月31日 | 123.20% | 128.38% | 51.66% | 76.72% | 1.34 | 24.09% | 11.68% |
| 2012年1月1日 - 2014年12月31日 | 2015年1月1日-2015年12月31日 | 258.74% | 274.08% | 5.58% | 268.50% | 2.58 | 56.22% | 53.55% |
| 2013年1月1日 - 2015年12月31日 | 2016年1月1日-2016年12月31日 | 58.23% | 60.63% | -11.28% | 71.91% | 1.36 | 38.00% | 20.60% |
| 2014年1月1日 - 2016年12月31日 | 2017年1月1日-2017年12月31日 | 7.57% | 7.83% | 21.78% | -13.95% | 0.3 | 31.49% | 22.32% |
| 2015年1月1日 - 2017年12月31日 | 2018年1月1日-2018年12月31日 | 32.92% | 34.33% | -25.31% | 59.64% | 1.03 | 30.29% | 18.32% |
| 2016年1月1日 - 2018年12月31日 | 2019年1月1日-2019年12月31日 | 43.96% | 45.69% | 36.07% | 9.62% | 1.61 | 23.22% | 17.61% |
| 2017年1月1日 - 2019年12月31日 | 2020年1月1日-2020年12月31日 | 53.98% | 56.47% | 27.21% | 29.26% | 1.57 | 29.49% | 11.20% |
| 2018年1月1日 - 2020年12月31日 | 2021年1月1日-2021年10月31日 | 15.46% | 20.07% | -5.81% | 25.88% | 0.8 | 22.32% | 12.56% |
| 原模型回测 | 优化模型回测 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 预测时间 | 年化收益率 | 最大回撤 | 夏普率 | 年化收益率 | 最大回撤 | 夏普率 |
| 2014 | 119.92% | 14.75% | 3.04 | 125.48% | 14.46% | 3.16 |
| 2015 | 377.8% | 50.29% | 3.15 | 451.26% | 49.08% | 3.41 |
| 2016 | 30.24% | 21.69% | 0.83 | 106.54% | 16.52% | 2.13 |
| 2017 | -16.89% | 35.18% | -0.46 | -0.78% | 21.09% | -0.06 |
| 2018 | -14.39% | 35.53% | -0.45 | 45.56% | 19.06% | 1.22 |
| 2019 | 22.17% | 21.57% | 0.8 | 41.06% | 17.87% | 1.34 |
| 2020 | 65.4% | 13.46% | 1.6 | 34.49% | 12.89% | 1.13 |
| 2021.1-2021.10 | 11.23% | 11.53% | 0.44 | 47.66% | 11.94% | 1.47 |
| 方差 | 1.30433714 | 0.135988098 | 1.396315944 | 1.450971568 | 0.120090096 | 1.138357212 |
研究结论
1、回测结果中7层的卷积神经网络普遍表现好于2层，更深的神经网络能够学习到复杂的市场特征。
2、kernel size、batch size、feature map等参数越小，模型表现越佳，可能原因是这样模型复杂度更低，更有利于模型稳定，避免过拟合。
3、滚动回测结果表明，相比DNN，CNN表现出了一些穿越熊牛特性。
4、优化后模型表现更加稳定，夏普率有7年超过1，滚动回测2014-2021年累积收益率超过100倍。