北邮人智-音频感知技术团队
用户2503
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用户2503
2024年4月15日修改
1.
lab config
训练数据:
代码块
Plain Text
股票范围:A股中选择的708只股票 *[1]
日期范围:2020/01/01 ~ 2020/12/31
初始金额:2e7
测试数据:
代码块
Plain Text
股票范围:A股中选择的708只股票 *[1]
日期范围:2021/02/01 ~ 2021/11/01
benchmark:沪深300
说明:
[1]:选择股票的条件是:
◦
是中证1000的成分股
◦
在
2020/01/01 ~ 2020/12/31
内没有数值的缺失
满足以上两个条件的股票总计708只
2.
sac trade logic
sac agent将接收某只股票的基础信息,之后生成对该只股票的策略,分为两部分:1. 操作(买/持/卖),2. 对应操作的数量。下详细描述此过程。
画板
2.1
接收的个股信息
•
AvgPrice:均价
•
Close:收盘价
•
High:当日最高价
•
Low:当日最低价
•
Open:开盘价
•
TurnoverRate:换手率
•
Volume:成交量
2.2
Agent输出解释
•
Operate: [0, 1]的浮点数,标志着应该对此股票进行的操作
◦
[0, 1/3):买
◦
(1/3, 2/3]:持
◦
[2/3, 1):卖
•
Num: [0, 1]的浮点数,标志着上述操作对应的操作数量
◦
如果操作是买:使用Num%的资金购买此股票(上限为10%)
◦
如果操作是卖:售出Num%的此股票持仓(上限为10%)
◦
如果操作是持:不进行任何操作
此处的上限并非Agent的输出限制,而是在将Agent的输出转化为具体策略时增加的外部限制
3.
backtesting result
3.1
基础指标
代码块
Plain Text
alpha 0.2617
beta 0.4641
final return 0.1569
avg excess returns 0.0000
volatility 0.2093
annual downside risk 0.1396
sortino ratio 0.0781
sharpe ratio 0.0514
max drawdown -0.1005
max drawdown duration 14 days
max drawdown recover duration 47 days