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XGBoost模型多因子策略分享
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雪球
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cgzol
@fireflytxy 我也是这么考虑的，滚动训练肯定有用，可以追踪市场的风格变化。但这样的回测耗时很长，苦于没有充足的计算资源，郁闷。
2020-02-15
fireflytxy
@cgzol 楼主那个Xgboost模型训练的代码，我研究环境一跑就崩，你是怎么跑出来的
2020-02-15
cgzol
@fireflytxy 我是花了100积分买了1G研究环境的内存，才跑得动。你可以缩短取数的起止周期，就不需要太多的内存，这样也可以训练。
2020-02-15
jesselee
@cgzol 2G内存能跑的动3年的数据么？我试过取1年数据，效果比2年的差多了。用17年的训练，18年回测，18年数据训练，19年回测，都没跑过大盘。
2020-02-15
cgzol
@jesselee 没试过是否能跑得动3年的数据，耗时太长了，我没耐性等
2020-02-15
jesselee
@cgzol 我还想要是2G能跑3年的数据，我花100积分换1G内存试试，验证下是不是数据越多，效果越好。机器学习这种方法比较适合机构，太耗资源。
2020-02-15
cgzol
@jesselee 还有一种方式，就是先把3年的因子数据取出下载下来，在本地的电脑上跑XGBoost模型训练，然后再用训练好的模型做回测。
2020-02-15
jesselee
@cgzol 考虑过这样处理，过几个月准备试试，准备数据估计要花不少时间。
2020-02-16
AlphaRookie
想问下作者，你用xbg的时候碰到过这个问题吗，怎么处理呀，百度也没搞出个结果，谢谢~ Check failed: label_correct GammaRegression: label must be positive
2020-02-28
cgzol
@AlphaRookie 没遇到过这种错误
2020-02-29
cgzol
@qqyin 谢谢，已回复
2020-02-29
AlphaRookie
@cgzol 好的谢谢，因为我之前不大了解这个算法，我想问下xgboost回归的话，y必须全是正的吗，负值可不可以，我对x和y训练集全做了归一化，把值全部映射到【0,1】区间，这个问题就解决了。
2020-02-29
cgzol
@AlphaRookie 我的理解是，如果是用XGBoost做分类，那必须是大于等于0，如果是做回归，可以是负的。
2020-02-29
AlphaRookie
@cgzol 好的，谢谢~
2020-02-29
FYX
traindf['label']=list(traindf['labetemp'].apply(lambda x:int(x*12/length))) 不知道为什么报错所以我改成了这个，应该一样吧
2020-03-02
FYX
另外问下最后模型训练 用三年的数据 可能要多久 CPU1G 内存3G，因为内存总在2.9G左右，感觉可能会崩
2020-03-02
cgzol
@FYX 你这样写更简洁了，赞，当时我写的时候有点简单粗暴。另外，没试过训练3年的数据，很期待你的训练结果！
2020-03-02
FYX
@cgzol 两年的数据训练了多久呢，因为模型训练中间没有进度提示，又怕研究环境中断
2020-03-02
cgzol
@FYX 印象中当时训练了好几个小时，我是让电脑设置不进入休眠状态，研究环境才没有中断，否则很容易中断。
2020-03-02
FYX
@cgzol 用时21小时49分钟。。。
2020-03-04
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