【自动调参】年化29.3%,最大回撤18.5%:lightGBM的参数优化

原创文章第570篇,专注"AI量化投资、世界运行的规律、个人成长与财富自由"。

研报复现继续:【研报复现】年化27.1%,人工智能多因子大类资产配置策略之benchmark

昨天调了一版参数,主要是lambda_l1, lambda_l2,防止过拟合的,有明显的效果:年化29.3%,最大回撤18.5%,还有继续优化的空间。

复制代码
def train(df_train, df_val, feature_cols, label_col='label'):
    model = LGBMRegressor(boosting='gbdt',  # gbdt \ dart
                          n_estimators=600,  # 迭代次数
                          learning_rate=0.1,  # 步长
                          max_depth=10,  # 树的最大深度
                          seed=42,  # 指定随机种子,为了复现结果
                          num_leaves=250,
                          # min_split_gain=0.01,
                          lambda_l1=2,
                          lambda_l2=2000
                          )

目前使用的是GridCV网格参数搜索:

复制代码
ef adj_params(X_train, y_train):
    """模型调参"""
    params = {
        # 'n_estimators': [100, 200, 300, 400,500,600,700,800],
        # 'learning_rate': [0.01, 0.03, 0.05, 0.1],
        'max_depth': range(10, 64, 2),
        # 'lambda_l1': range(0,3),
        # 'lambda_l2':[200,400,800,1000,1200,1400,1600,2000]
    }

    other_params = {'learning_rate': 0.1, 'seed': 42, 'lambda_l1': 2, 'lambda_l2': 2000}
    model_adj = LGBMRegressor(**other_params)

    # sklearn提供的调参工具,训练集k折交叉验证(消除数据切分产生数据分布不均匀的影响)
    optimized_param = GridSearchCV(estimator=model_adj, param_grid=params, scoring='r2', cv=5, verbose=1)
    # 模型训练
    optimized_param.fit(X_train, y_train)

    # 对应参数的k折交叉验证平均得分
    means = optimized_param.cv_results_['mean_test_score']
    params = optimized_param.cv_results_['params']
    for mean, param in zip(means, params):
        print("mean_score: %f,  params: %r" % (mean, param))
    # 最佳模型参数
    print('参数的最佳取值:{0}'.format(optimized_param.best_params_))
    # 最佳参数模型得分
    print('最佳模型得分:{0}'.format(optimized_param.best_score_))

后续考虑使用hyperopt以及gluon来调参:

ModelTrainer:基于AutoGluon的多因子合成AI量化通用流程

代码与数据均在星球更新:

AI量化实验室------2024量化投资的星辰大海

吾日三省吾身

昨天有同学留言说,现在这后半段有点鸡汤了。

我向来反感和警惕鸡汤,因此,我仔细反思了一下。

当下的大环境,大家越发渴望确定性,希望快速成功,赚钱,获得安全感。

但如果想听真话的话------这个世界没有"速成"之说。

成功也没有秘籍------没有武侠小说里,那种猴子肚子里掏出一本书,然后几天内达到别人30年的功力,然后年纪轻轻就独步天下------没有。

所谓心得,其实都是显学。

理财------多多储蓄,坚持长期投资,保持耐心。------没有了。

无论你想不想慢慢变富,你都会慢慢变老。区别在于,你是又老且富,还是又老且穷。

你说有没有财富自由快车道,------有,也是按3-7年往前看的。

有谁见过,花1000块钱不到,买一个策略或系统,然后赚1000万的?------谁这么跟你说,一定对你别有所图。

美好的东西都是需要时间这个变量来孵化。

它可能很慢,尤其在前期,慢到很多人没有耐心等到它发生。量化过程很慢,但越到后期才指数级复利加速。

如何度过这个孵化期------信念、系统。

种一棵树,最好的时间是十年前,其次是现在。

历史文章:

lightGBM全球大类资产多因子量化之重要因子筛选

【研报复现】年化27.1%,人工智能多因子大类资产配置策略之benchmark

AI量化实验室------2024量化投资的星辰大海

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