finol.config¶
General Configuration¶
DEVICE¶
- 类型:
字符串类型
- 选项:
auto,cuda,cpu.- 描述:
指定用于计算的设备。
MANUAL_SEED¶
- 类型:
整数类型
- 选项:
任何非负整数。
- 描述:
设置随机数生成的种子，确保结果可重复。
CHECK_UPDATE¶
- 类型:
布尔类型
- 选项:
True,False.- 描述:
确定是否检查
FinOL的更新。
DOWNLOAD_DATA¶
- 类型:
布尔类型
- 选项:
True,False.- 描述:
确定是否从源代码下载
FinOL数据集和基准测试结果。
数据层配置¶
LOAD_LOCAL_DATALOADER¶
- 类型:
布尔类型
- 选项:
True,False.- 描述:
确定是否从本地数据源加载数据加载器。
DATASET_NAME¶
- 类型:
字符串类型
- 选项:
NYSE(O),NYSE(N),DJIA,SP500,TSE,SSE,HSI,CMEG,CRYPTO.- 描述:
指定要使用的数据集（参考：基准数据集）。
INCLUDE_OHLCV_FEATURES¶
- 类型:
布尔类型
- 选项:
True,False.- 描述:
确定是否在输入数据中包含 基础特征。
INCLUDE_OVERLAP_FEATURES¶
- 类型:
布尔类型
- 选项:
True,False.- 描述:
确定是否在输入数据中包含 重叠特征。
INCLUDE_MOMENTUM_FEATURES¶
- 类型:
布尔类型
- 选项:
True,False.- 描述:
确定是否在输入数据中包含 动量特征。
INCLUDE_VOLUME_FEATURES¶
- 类型:
布尔类型
- 选项:
True,False.- 描述:
确定是否在输入数据中包含 量价特征。
INCLUDE_CYCLE_FEATURES¶
- 类型:
布尔类型
- 选项:
True,False.- 描述:
确定是否在输入数据中包含 周期特征。
INCLUDE_PRICE_FEATURES¶
- 类型:
布尔类型
- 选项:
True,False.- 描述:
确定是否在输入数据中包含 价格特征。
INCLUDE_VOLATILITY_FEATURES¶
- 类型:
布尔类型
- 选项:
True,False.- 描述:
确定是否在输入数据中包含 波动特征。
INCLUDE_PATTERN_FEATURES¶
- 类型:
布尔类型
- 选项:
True,False.- 描述:
确定是否在输入数据中包含 模式特征。
INCLUDE_WINDOW_DATA¶
- 类型:
布尔类型
- 选项:
True,False.- 描述:
确定是否在输入数据中包含窗口数据。
WINDOW_SIZE¶
- 类型:
整数类型
- 选项:
任何正整数。
- 描述:
指定用于包含窗口数据的窗口大小。
SCALER¶
- 类型:
字符串类型
- 选项:
None,StandardScaler,MinMaxScaler,MaxAbsScaler,RobustScaler,WindowStandardScaler,WindowMinMaxScaler,WindowMaxAbsScaler,WindowRobustScaler.- 描述:
指定要应用于输入数据的数据缩放方法的类型。
BATCH_SIZE¶
- 类型:
整数类型
- 选项:
任何正整数。
- 描述:
指定在模型训练和验证期间使用的批量大小。
模型层配置¶
MODEL_NAME¶
- 类型:
字符串类型
- 选项:
CNN,DNN,RNN,LSTM,CNN,Transformer,LSRE-CAAN,AlphaPortfolio.- 描述:
指定要使用的模型类型。每种模型都对应于不同的神经网络架构。
MODEL_PARAMS¶
- 类型:
字典类型
- 选项:
字典中的键对应于模型参数的名称，值对应于所需的参数值。
- 描述:
指定模型参数及其值。
MODEL_PARAMS_SPACE¶
- 类型:
字典类型
- 选项:
字典中的键对应于模型参数的名称，值对应于参数值的范围。
- 描述:
指定在超参数调优期间要探索的模型超参数集。
优化层配置¶
NUM_EPOCHES¶
- 类型:
整数类型
- 选项:
任何正整数。
- 描述:
指定要运行的训练 epochs 的数量。
SAVE_EVERY¶
- 类型:
整数类型
- 选项:
任何正整数。
- 描述:
指定保存模型检查点的 epochs 数。
OPTIMIZER_NAME¶
- 类型:
字符串类型
- 选项:
Adadelta,Adagrad,Adam,AdamW,Adamax,ASGD,SGD,RAdam,Rprop,RMSprop,NAdam,A2GradExp,A2GradInc,A2GradUni,AccSGD,AdaBelief,AdaBound,AdaMod,Adafactor,AdamP,AggMo,Apollo,DiffGrad,LARS,Lamb,MADGRAD,NovoGrad,PID,QHAdam,QHM,Ranger,RangerQH,RangerVA,SGDP,SGDW,SWATS,Yogi.- 描述:
指定训练期间使用的优化器。
LEARNING_RATE¶
- 类型:
浮点数类型
- 选项:
任何正浮点数。
- 描述:
指定在向评估标准的最小值/最大值移动时的每次迭代的步长。
CRITERION_NAME¶
- 类型:
字符串类型
- 选项:
LogWealth,LogWealthL2Diversification,LogWealthL2Concentration,L2Diversification,L2Concentration,SharpeRatio,Volatility.- 描述:
指定在训练期间要使用的评估标准的名称。
LAMBDA_L2¶
- 类型:
浮点数类型
- 选项:
任何非负浮点数。
- 描述:
指定 L2 正则化的强度。该参数仅当
CRITERION_NAME设置为LogWealthL2Diversification或LogWealthL2Concentration时才需要。
TUNE_PARAMETERS¶
- 类型:
布尔类型
- 选项:
Ture,False.- 描述:
确定是否执行超参数调优。
NUM_TRIALS¶
- 类型:
整数类型
- 选项:
任何正整数。
- 描述:
指定在超参数调优期间执行的试验次数。这确定了要测试的不同超参数集的数量。
SAMPLER_NAME¶
- 类型:
字符串类型
- 选项:
BruteForceSampler,CmaEsSampler,NSGAIISampler,NSGAIIISampler,QMCSampler,RandomSampler,TPESampler,GPSampler.- 描述:
指定用于超参数调优的算法。有关更多详细信息，请参见 optuna.samplers 和 我应该使用哪种取样器？。
PRUNER_NAME¶
- 类型:
字符串类型
- 选项:
HyperbandPruner,MedianPruner,NopPruner,PatientPruner,SuccessiveHalvingPruner,WilcoxonPruner.- 描述:
指定用于超参数调优的剪枝器。有关更多详细信息，请参见 optuna.pruners。
WRAPPED_PRUNER_NAME¶
- 类型:
字符串类型
- 选项:
HyperbandPruner,MedianPruner,SuccessiveHalvingPruner,WilcoxonPruner.- 描述:
指定用于超参数调优的包裹剪枝器。该参数仅当
PRUNER_NAME设置为PatientPruner时才需要
评估层配置¶
PLOT_LANGUAGE¶
- 类型:
字符串类型
- 选项:
en（英文）,zh_CN（简体中文）,zh_TW（繁体中文）.- 描述:
指定绘图标签和图例使用的语言。
PROP_WINNERS¶
- 类型:
浮点数类型
- 选项:
0 到 1 之间的值
- 描述:
指定实际投资过程中要投资的优胜资产比例。这个参数决定了有多少表现最好的资产将被投资。
INCLUDE_INTERPRETABILITY_ANALYSIS¶
- 类型:
布尔类型
- 选项:
True,False.- 描述:
确定是否将可解释性分析作为整体分析的一部分。可解释性分析的目的是深入了解驱动生成投资组合的特征。
INCLUDE_ECONOMIC_DISTILLATION¶
- 类型:
布尔类型
- 选项:
True,False.- 描述:
确定是否将经济蒸馏分析作为整体分析的一部分。经济蒸馏分析旨在确定影响投资组合表现的最重要经济特征，从而使模型更有针对性和可解释性。
PROP_DISTILLED_FEATURES¶
- 类型:
浮点数类型
- 选项:
0 到 1 之间的值
- 描述:
指定经济蒸馏过程后保留最重要特征的比例。该参数决定了经济蒸馏模型中将使用多少原始特征，目的是创建一个更易于解释和更有效的模型。
DISTILLER_NAME¶
- 类型:
字符串类型
- 选项:
LinearRegression,Ridge,RidgeCV,SGDRegressor,ElasticNet,ElasticNetCV,Lars,LarsCV,Lasso,LassoCV,LassoLars,LassoLarsCV,LassoLarsIC,OrthogonalMatchingPursuit,OrthogonalMatchingPursuitCV,ARDRegression,BayesianRidge,HuberRegressor,QuantileRegressor,RANSACRegressor,TheilSenRegressor,PoissonRegressor,TweedieRegressor,GammaRegressor,PassiveAggressiveRegressor.- 描述:
指定经济蒸馏分析中使用的特征蒸馏器。该参数决定了用于从原始输入变量集中识别最重要特征的具体方法。
Y_NAME¶
- 类型:
字符串类型
- 选项:
Scores,Portfolios.- 描述:
指定经济蒸馏模型的目标变量。