金融工程专题报告请务必阅读正文之后的免责声明渤海证券股份有限公司具备证券投资咨询业务资格1of13金融工程研究证券研究报告金融工程专题报告证券分析师郝倞022-23861600hao_liang@bhzq.com[Table_IndQuotePic]相关研究《黄金动量明显原油底部反弹――股指商品期货周报》《以道式理论为基础的顺势、整理体系》《VN.PY框架介绍及风险平价模型在CTA策略中的应用》核心观点：遗传算法介绍CTA策略中常见的参数优化方式有网格法（穷举法）、遗传算法、通过机器学习模型确定参数等。遗传算法（GeneticAlgorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。遗传算法中涉及到的基本概念包括：个体编码、评价、配种、选择变异、环境选择、停止准则等。算法基本流程包括：初始化、个体评价、算法停止检查、突变、选择运算，再到个体评价、算法停止检查等的循环。目标波动率法假设rV为商品指数过去N个交易日的波动率，tV为目标波动率，db为在目标波动率下的最大单日可接受回撤幅度。根据公式tVrdb*dbrV，那么rdb即为当前波动率下的可接受回撤幅度。该方法主要用于绝对总体仓位，在板块层面，继续使用风险平价模型。回测结果在以夏普比率最大为目标条件，使用实数编码、锦标赛选择、两点交叉、高斯突变、完全重插入条件下、交叉概率50%，突变概率40%条件下进行全局寻优。在最优参数条件下，策略得夏普比率从0.98提高到1.03。前期商品上市品种较少，截面规则稍差，随着上市交易品种逐步增多，截面规则效果显现，后期策略年化收益与回撤比可达到1.5。策略表现有所提高。风险提示价格短期波动过大风险。遗传算法在参数优化中的应用――――金融工程CTA策略专题报告之十一分析师：郝倞SACNO：S11505171000032019年6月28日金融工程专题报告请务必阅读正文之后的免责声明2of13目录1.简介..........................................................................42.遗传算法介绍..................................................................42.1算法介绍和算法特定........................................................42.2遗传算法主要元素..........................................................42.3遗传算法的基本运算流程....................................................52.4python遗传算法工具包DEAP介绍............................................63.目标波动率法..........
