年化23.5%，用Deap遗传算法因子挖掘行业轮动策略

文章预览

原创内容第795篇，专注量化投资、个人成长与财富自由。 之前发过一个策略，基于均线能量的核心行业轮动： Deepseek写因子，十年年化收益24.5%的均线能量核心行业轮动（python代码+数据） 策略代码在这里： 年化24.5%，星球有同学问，能不能 使用遗传算法，结果这个行业进行因子挖掘 ？ 今天我们就用deap来做因子挖掘： symbols = [ '399975.SZ' , # '512880.SH', # 证券 ETF 'H30184.CSI' , # '512480.SH', # 半导体 ETF '399976.SZ' , # '515030.SH', # 新能车 '930697.CSI' , # '159996.SZ', # 家电 ETF '399989.SZ' , # '512170.SH', # 医药 ETF '000922.SH' # '515080.SH', # 中证红利 ] path = 'quotes' path = 'quotes_index' df = CSVDataloader.get_df ( symbols , set_index = True, path =path ) def convert_inverse_prim ( prim , args ) : """ Convert inverse prims according to: [Dd]iv(a,b) -> ………………………………