老祖宗的智慧確實厲害，一過立秋,，一層秋雨一層涼,，已經(jīng)顯現(xiàn)出來。

行人匆匆,，短褲短裙少見了; 長褲短衫,，甚至有人已經(jīng)穿上了外套。

秋老虎還會有,，但一年中最熱最悶的天氣已然過去,。

過了中秋感覺就奔著年去了,。

01 qlib為基礎(chǔ)框架

qlib框架是松散結(jié)構(gòu),，數(shù)據(jù)讀出來，在模型里生成pred_score之后,，使用這個打分TopK的策略回測,。

這一塊基本是標準過程，后面會接結(jié)果分析與可視化。

這個策略普適性比較強,，尤其適合輪動策略,。

給當天所有可投資標的打分，然后取分高的topK持有,。

動量輪動就是計算所有標的物的N天動量,，然后按滿足條件的，比如動量>0.08的倒序,，最前N支,。傳統(tǒng)策略會給信號做過濾。AI模型其實也是需要的,，就是可以允許模型空倉,。

所以二者看來是等價的。

傳統(tǒng)策略的“打分”是規(guī)則確定,，由買入/賣出規(guī)則以及排序規(guī)則構(gòu)成,，而AI策略由因子-label訓(xùn)練出來的model來打分。

傳統(tǒng)策略核心是規(guī)則,，規(guī)則的基礎(chǔ)是因子,，閾值。

智能策略的核心特征,，特征的基礎(chǔ)也是因子,，label（怎么樣判定給哪支標的高分）

qlib的松散結(jié)構(gòu)比較好，我不太喜歡它的yaml結(jié)構(gòu),，把所有節(jié)點藕合到一起,，反倒不適合學(xué)習(xí)與投資研究。

我會把它拆開,，甚至考慮加上自己的界面,。

02 技術(shù)篇

算法模型肯定先從gbdt開始，而不是深度學(xué)習(xí),。

深度學(xué)習(xí)計算慢,，而且可解釋性不強，推薦系統(tǒng),、kaggle競賽都推崇深度森林這樣的集成學(xué)習(xí)框架,。

03 成長與反思篇

健康著實很重要，人的痛苦大多是由價值觀造成的,，健康除外,，這是真實的。

年少時的病,，基本都是可以自愈的,，最多就是感冒，多喝點水，出一身汗,，扛一下就過去了,。

年歲漸長，你會發(fā)現(xiàn),，一個口腔潰瘍?nèi)绻挥盟?，可能不會自己好，而且痛感會令人心煩意亂,。

去年的足底筋膜炎,，試過很多藥，也做過物理按摩,，均效果有限,，后只得去醫(yī)院，倒是小事也藥到病除,，但前后折騰了小一個月,。

肚子消化不良，年輕時少吃兩頓就能調(diào)整回來,，現(xiàn)在胃脹氣竟然會一直持續(xù),，不得不去醫(yī)院。

昨天倉促之間沒有找到京醫(yī)通,，還使用了114掛號,，其實京醫(yī)通是可以用的。而且早上6：00還會放號,，這一點也是經(jīng)驗,。早起可以看下，很多時候可以掛到當天的號,，并不需要等待,。

12345確實給民眾帶來了安全感。

出現(xiàn)了不合理,，不合適的事情,，現(xiàn)在有一個出口，而且確實有人監(jiān)督執(zhí)行,。

民生之事,，都小，比如噪音,、辦事便利性等等,。

但民生無小事。

人民網(wǎng)在推的“領(lǐng)導(dǎo)留言板“,， 中紀委信息中心在推的”小微權(quán)力監(jiān)督平臺”都不錯,，讓群眾生活如有不合理之處有了切實的出口。

很多時候,，不安全感來自不確定性,，消除就好了。

不安全感大多來自童年,。

不要讓孩子太早離家,，說好聽要歷練，孩子的心性,，掌控力沒到,，離開家那種失落，不安全的感覺無以言表,，此種不安會困擾終生,。

小結(jié)：
qlib框架當作模塊來使用，模型上以深度森林為主,。

健康很重要,，不舒服就去醫(yī)院。

不安全感漸漸的有制度保障,，向上自尋方向解脫,。