创业板动量策略年化20%如何优化来的？|多策略并行回测以及策略的超参数优化（代码+数据）

原创文章第449篇，专注“AI量化投资、个人成长与财富自由"。

今天的代码工作，是多策略运行，及策略的超参数优化。

最近思考意义比较多。

包括AI量化的意义——从自动化，数字化到智能化。

赚钱是意义吗？赚钱是好事，但可以赚钱的事情很多，为何是量化。这个意义的思考，更多是为他人，为社会。

从为他人的角度，为星球的用户赚到钱，减少大家的工作量，减少大家研究资本市场的时间，这倒是个价值点。

engine添加优化器：可以对超参数进行优化：

def optimize(self,maximize: Union[str, Callable[[pd.Series], float]] = 'SQN',method: str = 'grid',max_tries: Optional[Union[int, float]] = None,constraint: Optional[Callable[[dict], bool]] = None,return_heatmap: bool = False,return_optimization: bool = False,random_state: Optional[int] = None,**kwargs):from numpy.random import default_rnghave_constraint = bool(constraint)class AttrDict(dict):def __getattr__(self, item):return self[item]def _tuple(x):return x if isinstance(x, Sequence) and not isinstance(x, str) else (x,)def _grid_size():size = int(np.prod([len(_tuple(v)) for v in kwargs.values()]))if size < 10_000 and have_constraint:size = sum(1 for p in product(*(zip(repeat(k), _tuple(v))for k, v in kwargs.items()))if constraint(AttrDict(p)))return sizerand = default_rng(random_state).randomgrid_frac = (1 if max_tries is None elsemax_tries if 0 < max_tries <= 1 elsemax_tries / _grid_size())param_combos = [dict(params)  # back to dict so it picklesfor params in (AttrDict(params)for params in product(*(zip(repeat(k), _tuple(v))for k, v in kwargs.items())))if constraint(params)  # type: ignoreand rand() <= grid_frac]if not param_combos:raise ValueError('No admissible parameter combinations to test')print(param_combos)

生成参数组合：

from engine.engine import Engine
from examples.strategies.tasks_config import TaskRollingdef test_opt():e = Engine(TaskRolling())e.optimize(n1=range(10, 110, 10),n2=range(20, 210, 20),n_enter=range(15, 35, 5),n_exit=range(10, 25, 5),constraint=lambda p: p.n_exit < p.n_enter < p.n1 < p.n2,maximize='Equity Final [$]',max_tries=200,random_state=0,return_heatmap=True)

{'n1': 50, 'n2': 120, 'n_enter': 30, 'n_exit': 20}, {'n1': 50, 'n2': 140, 'n_enter': 20, 'n_exit': 10},

比如星球的同学说，咱们参数里那些 roc(20)>0.08，这个20和0.08怎么来的？——通过网格搜索优化来

明天继续——还是周五交付整体代码。AI量化实验室——2024量化投资的星辰大海

吾日三省吾身

人生有三大命题：健康（平安）、财富（适度名与利）、幸福（意义，活着为了什么）？

健康是1，没有健康，后面均无意义。

最近重读蔡磊的《相信》和于娟的《此生未完成》。无论你是谁，王侯将相，还是贩夫走卒，在健康平面，众生平等。

没有尊严，卑微的“乞求”活着，无论你有多少财富，抑或学识。

我在商界达到了成功的顶峰。在别人眼里，我的生活是成功的缩影。

然而，除了工作，我没有什么快乐。

最后，财富只是我习惯的生活事实。

此时此刻，躺在病床上，回想起我的一生，我意识到，面对即将来临的死亡，我如此自豪的所有认可和财富，都已黯然失色，变得毫无意义。

在黑暗中，我看着救生机器发出的绿灯，听到机械嗡嗡作响的声音，我能感觉到死神的气息在靠近…。现在我知道了，当我们积累了足够的财富来维持我们的一生时，我们应该去追求其他与财富…无关的事情。

应该是更重要的事情：也许是关系，也许是艺术，也许是年轻时代的梦想不间断地追求财富只会把一个人变成一个扭曲的存在，就像我一样。。。

Steve Jobs

“中庸”之道是有道理的。

人不能既要又要还要。平衡一点，没有健康，啥也不是。好的生活习惯，好的心态，在于长期养成。越早觉醒，越容易获得。

财富，不能没有。

追求财富需要适度，不必钻牛角尖，知足常乐。——郭宇（28岁财务自由的程序员，我想起那些年错过的1个亿，悲伤的故事），张朝阳的状态就挺好的。

人生需要意义，人生的意义是什么呢？——纳瓦尔说，幸福是一种不需要作为的状态，是消除了缺憾感之后的感受。

斯多葛学派看人生：

过去的，用“宿命论”的观点，一切发生的事情，都是它应该的样子。所以——不要悔。

当下的——你做一下“悲剧假设”。你换位思考一下蔡磊和于娟的境遇，无论谁，都会发现自己拥有很多，佛教说"无畏施"，读别人的故事，感受自己的人生。——对于当下，要珍惜，不要心安理得。你在抱怨同事勾心斗角，你应该想想，很多人想工作却求而不得。当你抱怨自己没有一双好鞋时，想想，有些人没有脚。。。

未来的——“二分控制论”。能掌控的，不能掌控的。只关心能掌控的东西。孩子学习成绩，未来什么中考分流，这是你无法掌控的。你能掌控的，多陪伴和引导，养成好的阅读习惯。

未来事情，不必着急，日子一天天过。明天和意外，并不知道哪个会先来。坏事会过去，好事也会过去，人生在世，体验而已。

斯多葛学派，不是躺平，也不是阿Q精神。而是教我们这个“千年一遇之大变局”，高度不确定下，如何寻求内心真正的安宁。

不确定是解决不完的，解决一个，还会再来一个。内心不受其扰，一切都会过去。