原创内容第1008篇，专注AGI+，AI量化投资、个人成长与财富自由。http://www.ailabx.com/strategy/68c8d246fd408079e03bcf63
今天开始，我们在重构的因子表达式的基础上，重构咱们的因子挖掘系统，还是基于deap。
对于gplearn，deap天然支持多支标的，支持常数项。
def _random_int_(): import random return random.choice([1, 5, 10, 20, 25,30, 40, 60, 120])
def add_unary_ops(pset): unary_funcs = ['ts_log','ts_abs','cs_rank','cs_std','cs_mean'] for func in unary_funcs: pset.addPrimitive(dummy, [EXPR], EXPR, name=func)
但自定义函数里，需要把函数及参数告诉它。
把函数注册到deap里，这里后续实现自动表达式生成：
def add_ops(pset): from datafeed import factor_extends from typing import get_type_hints for method_name in dir(factor_extends): if not method_name.startswith('_'): method = getattr(factor_extends, method_name) if callable(method): type_hints = get_type_hints(method) print(method_name,type_hints) inputs = [] for p_name,p_type in type_hints.items():
if p_type is pd.Series: inputs.append(EXPR) else: inputs.append(int) print(inputs) pset.addPrimitive(dummy, inputs, EXPR, name=method_name)
明天继续因子挖掘。
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