自研 遗传算法因子挖掘框架，实现交易策略自动生成与回测部署，实盘收益达 95%，因具备可解释性和优化泛化能力，已广泛复用于多类模型与策略开发任务。
项目介绍
🔥 项目背景：传统因子挖掘方法依赖人工经验，效率低下，使用常规机器学习模型存在可解释性差的问题；部分高频交易策略对运行速度要求极高，需开发兼顾可解释性与执行效率的规则型策略。
🚀 解决方案：基于Python自研遗传进化算法，设定多目标函数（收益率、最大回撤、因子简洁性）自动化挖掘交易因子与组合规则；自研回测框架，支持策略快速验证与迭代优化，实现了策略的自动挖掘、筛选与部署流程。
🎯 项目效果：策略自 2021 年 10 月至 2022 年 12 月实盘运行，累计收益率达 95%,成为公司最核心盈利策略，贡献超过90% 总营收。因表现优异，该方法逐步替代了原有多套手工开发及黑盒机器学习策略，成为主力生产策略。后端底层遗传进化算法已成熟，具备快速复用能力。
- 同期A股主要指数表现 :
| 指数 | 2021-10-14开盘价 | 2023-01-06开盘价 | 期间涨跌幅（收益率） |
|---|---|---|---|
| 上证指数 | 3555.11 点 | 3155.07 点 | -11.26% |
| 沪深300 | 4934.26 点 | 3969.55 点 | -19.56% |
| 中证500 | 6970.65 点 | 6004.17 点 | -13.86% |
这个方法适合解决所有具备明确目标函数但解空间庞大、无法穷举的优化类问题（比如人员排班、投资组合优化、物流路径规划、自动化因子挖掘、模型参数选择等）。它具备良好的全局搜索能力和可解释性，洞察问题本质，解决一个问题，就解决了一片问题