deap和gplearn在因子挖掘的各自的共同点，差异点，优势，缺...

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deap（Distributed Evolutionary Algorithms in Python）和gplearn（Genetic Programming Learning）是两个在Python中用于进化算法和遗传编程的库，它们在因子挖掘等优化问题中有着广泛的应用。以下是deap和gplearn的共同点、差异点、优势和缺点：

共同点：

• 基于进化算法：两者都基于进化算法的原理，如遗传算法、遗传编程等，通过模拟自然选择和遗传变异机制来优化问题。
• 适用于优化问题：它们都适用于解决复杂的优化问题，包括因子挖掘在内的特征选择、模型参数优化等。
• Python实现：两者都是用Python编写的，易于集成到Python项目中。
  

差异点：

• 专注领域：

  • deap是一个通用的进化算法框架，提供了一套丰富的工具和方法来实现和运行各种进化算法。
  • gplearn专注于遗传编程，特别是用于机器学习模型的自动特征生成和模型优化。
    

• 实现方式：

  • deap提供了更多的灵活性和自定义选项，允许用户实现几乎任何类型的进化算法。
  • gplearn提供了更高级别的API，使得遗传编程的实现更加简单和直接，特别是用于学习问题。
    

• 应用场景：

  • deap可以应用于更广泛的领域，包括但不限于因子挖掘、调度问题、路径规划等。
  • gplearn主要应用于自动特征提取和建模，特别是在金融领域。
    
  
  

优势：

• deap：

  • 提供了广泛的算法实现和灵活的配置选项。
  • 适用于多种类型的优化问题。
  • 社区活跃，有丰富的文档和教程。
    

• gplearn：

  • 简化了遗传编程的实现过程，使得非专家用户也能轻松使用。
  • 专注于自动特征生成，特别适用于机器学习领域。
  • 与scikit-learn兼容，易于集成到现有的机器学习工作流中。
    
  
  

缺点：

• deap：

  • 学习曲线可能较陡，对于初学者来说可能需要更多的时间来掌握。
  • 由于其通用性，某些特定问题可能需要更多的定制工作。
    

• gplearn：

  • 主要局限于遗传编程，对于非遗传编程问题可能不适用。
  • 相对于deap，可能在某些方面缺乏灵活性。
    
  
  

在选择deap或gplearn时，应根据具体问题的需求、个人的技术背景和项目的具体要求来决定。如果需要高度定制化的进化算法解决方案，deap可能是更好的选择。如果目标是自动特征生成和模型优化，尤其是在机器学习领域，gplearn可能更加合适。

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sum(decay_linear(shift(ts_min(close, 40), 5))-40, 60) (np.float64(0.12568084274541702), np.float64(0.07130715361701878))
sign(high)/open (np.float64(0.08248275973790012), np.float64(-0.057052087973964064))
ts_argmin(ts_min(low, 20), 40) (np.float64(0.046236431187889504), np.float64(0.12683889696821868))
zscore(roc(open, 40), 40) (np.float64(0.043806925218871216), np.float64(0.010774631489047193))
sum(decay_linear(sign(high))-40, 20) (np.float64(0.03993232640033159), np.float64(-0.020410729371052566))
delta(decay_linear(ts_max(rank(low), 3)), 5) (np.float64(0.03529975692435608), np.float64(-0.003594289121396966))
ts_argmin(low, 60) (np.float64(0.02867618245281706), np.float64(0.13163531147892232))
abs(shift(ts_min(close, 40), 5)) (np.float64(0.023396260563695804), np.float64(-0.0967700030460787))
decay_linear(rank(delta(close, 10))) (np.float64(0.02272460111240577), np.float64(-0.09097636173138193))
delta(close/high, 3) (np.float64(0.02245988457765948), np.float64(-0.04632950318394544))

ailabx

deap挖掘出的因子——样本内和样本外的IC值：
decay_linear(close/3, 10) (np.float64(0.03871329771497037), np.float64(-0.0061829131012325796))
product(low, 40)/1 (np.float64(0.024114542350391652), np.float64(-0.09981929090066838))
abs(shift(ts_min(low, 40), 5)) (np.float64(0.024114542350391652), np.float64(-0.09981929090066838))
product(product(close, 10), 10)/1 (np.float64(0.023396260563695804), np.float64(-0.0967700030460787))
ts_argmin(ts_argmax(product(high, 3)+60, 60), 5)/stddev(ts_argmax(roc(ts_min(volume, 20), 10), 20), 1) (np.float64(0.023396260563695804), np.float64(-0.0967700030460787))
abs(shift(ts_min(close, 40), 5)) (np.float64(0.023396260563695804), np.float64(-0.0967700030460787))
product(low, 10)/1 (np.float64(0.020377665608752454), np.float64(-0.08384461406885932))
decay_linear(volume, 5) (np.float64(0.014172878494535218), np.float64(-0.11317643758410037))
log(ts_argmin(product(rank(zscore(product(decay_linear(open, 20), 1), 1)), 20)/10, 10)) (np.float64(0.012851761532931393), np.float64(-0.11538016219950023))
sum(log(close)-10, 1) (np.float64(0.012851761532931393), np.float64(-0.11538016219950023))