赞总结！
我的感觉是量化模型数据窗口很重要，可以尝试多个周期长度的数据，如果是深度学习模型，模型的结构也很重要（结构决定功能），就是数据的周期窗口需要ensemble,然后模型也需要多个成ensemble。
【 在 FlawZero 的大作中提到: 】
: 量化交易第七年……
: 打开框架第一个commit的时间一看
: 要进入八年抗战了，泪流满面
: ...................
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FROM 114.92.167.*

框架是自己用python写的，回测和实盘一体
其实很简单，核心就是个事件机制
在此基础上设计好各种交易相关的事件
灵活性很高，也比较好用，功能上慢慢迭代就好

【 在 song023 的大作中提到: 】
: 是用什么框架？
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修改:FlawZero FROM 221.220.132.*
FROM 221.220.132.*

需要用哪个就接入哪个
tushare有接入的
但这个只是数据接口

【 在 song023 的大作中提到: 】
: 是调用哪个平台的接口呀，？tushare吗
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FROM 221.220.132.*

好的，我还没来得及试多周期，应该是步子迈得太大扯着蛋了
因为从一个实盘多年的角度我看绝大部分的paper都是在水论文没有实用价值
所以找了个我觉得没人做过的角度，训练了两天没看到converge的希望
然后有事就先扔下了
其实在有现成策略的情况下可以单独拿出来训练优化的点也不少
得等过一段手头活清理完再看看

【 在 beardao 的大作中提到: 】
: 赞总结！
: 我的感觉是量化模型数据窗口很重要，可以尝试多个周期长度的数据，如果是深度学习模型，模型的结构也很重要（结构决定功能），就是数据的周期窗口需要ensemble,然后模型也需要多个成ensemble。
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FROM 221.220.132.*

策略部分代码量应该不大吧？是多策略并行吧？
这些年是不是也有淘汰策略、上线新策略并不断迭代？

【 在 FlawZero 的大作中提到: 】
: 去看看vnpy之类的开源框架吧，能接入的基本上他们都接入了
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FROM 183.14.135.*