杯子
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杯子
@web3_Chalice
web3开发者 | 链上数据分析与获取 | 打狗爱好者 | 贤竹会成员 @bamboozcrypto

刚刚在用遗传算法跑策略时,发现这三组指标挺重要的 1. 规模:`POPULATION_SIZE × GENERATIONS` 决定你今天要烧多少回测 2. 风格:`ELITE / TOURNAMENT / MUTATION` 决定你是保守还是激进 3. 复杂度:`SOFT/HARD_CONDITION_LIMIT` 防止策略过度参考历史答案 一个很现实的细节: 同样是 6 人种群,`ELITE_COUNT=2` 和 `ELITE_COUNT=1`,跑到第 3 代时策略分化程度会明显不同,前者稳,后者的指标差异更大 #量化交易 #遗传算法 #策略回测 #程序员实战 #AI工程

打算编写一套程序,用llm + langgraph + 遗传算法 去调用回测。 大致算了一下这套程序的llm用量,每代12个,分裂12代,也有144次回测的调用,每次回测需要的执行时间也很长,大概要8分钟左右。如果加上walk-forward,执行次数还要乘以N。 总体的时间消耗很高,且token调用次数也多,不知道最后的效果怎么样,先干再说

在昨天的基础上进行的跟新: 昨天自动给每一笔交易添加市场情况,但是我发现同一套指标对不同的token的效果并不一样。 今天把市场状态抽离出来了,现在既可以手动添加,也可以针对不同的token,用不同的指标去计算市场趋势状态。 继续进化~~~


我刚给回测系统加了一个小功能:每笔交易自动标注「牛市 / 熊市 / 震荡」。 以前回测看见收益波动,我经常要再开一层图去猜:这笔单到底是在什么市场环境里开的。 现在直接在交易记录里看到状态标签,复盘快很多。 这次改动不复杂,但对后续分析特别关键: **从“看结果”变成“看结果 + 看上下文”。** #量化交易 #回测 #策略开发 #交易系统 #程序员日常








