原创文章第577篇，专注“AI量化投资、世界运行的规律、个人成长与财富自由"。
今天说说因子挖掘，我们之前交付的Deap遗传算法因子挖掘，大家可以前往温习一下：
源码发布Quantlab4.2，Deap因子挖掘|gplearn做不到的咱们也能做。（代码+数据）
Deap因子挖掘框架，具有灵活性和高自动化优势，但其对初始种群敏感、计算速度慢且容易陷入局部最优。
在量化金融领域，深度强化学习（深度学习+强化学习）同样可以被用来开发动态的交易策略，以应对市场环境的不断变化。虽然DRL的训练过程较为复杂，且必须面对市场的不确定性，但它的自适应能力和长期优化的潜力是其显著的优势。
强化学习的版本，我们之前也交付过代码：
DeepAlpha通用因子挖掘：支持GPlearn遗传算法和深度强化学习挖掘因子（代码+数据下载）
今天我们看一篇更加高效的“因子挖掘”论文——"Alpha2：使用深度强化学习发现逻辑公式化的超额收益因子"。
论文及其开源的代码已经上传：
这是官方给的代码，大家可以结合论文先看作者的思路，后续会结合我们自己的数据，考虑整合到Quantlab框架中
。
核心要点：DRL指导的MCTS搜索能够在庞大的搜索空间中高效地发现高质量的alpha。——个人比较看到MCTS的检索技术。
这里引入了AlphaGo类似的技术，通过蒙特卡罗树来有效缩小检索空间。
星球今天目前999人，今天等待第1000位朋友！
感谢新老朋友的一如既往的信任与支持。
最近开始，还会把星球沉淀下来的模块，生成相应的专栏，可能会使用小报童的形式，大家这几周可以关注下。
吾日三省吾身
未雨绸缪，是必要的。
数年前，曾经就想过的老命题，终究还是绕不过去。
职场是一个复杂的存在，在商言商，本身没有什么问题。
爱迪生的研究所，在经济周期面前，仍然需要断臂求生，这就是商业法则——生存为第一要义。
活着，才能谈梦想。
这个时段，切记不要上杠杆。
积蓄力量，稳中求进。
“一人企业”——就是你可以离开职场，不依赖大的组织，依然可以创造收入的商业逻辑。
这可能是现在很多中年危机人的终极出路。
职场终究会越来越难，终归逃不过年岁增长，体力、精力下降。
所有之谈判，均是底牌与价值，而不是其他。
你有多大价值，你就有得选，越是市场下行期，越是如此。
前路漫漫，我们一起加油。
——如此不确定的当下与未来，AI量化技能，值得每个人拥有。
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