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张小明 2026/1/1 3:05:42
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本系统通过模拟生物神经系统中海马体的突触修剪过程#xff0c;构建具备自适应权重调整能力的量化交易策略框架。核心功能包括#xff1a;1) 动态特征选择机制#xff1b;2) 参数空间的持续优化#xff1b;3) 市场状态感知的拓扑结构调整。该方案有效解决了传…系统功能说明本系统通过模拟生物神经系统中海马体的突触修剪过程构建具备自适应权重调整能力的量化交易策略框架。核心功能包括1) 动态特征选择机制2) 参数空间的持续优化3) 市场状态感知的拓扑结构调整。该方案有效解决了传统量化模型在非稳态市场中的过拟合风险同时保持策略鲁棒性。生物学原理映射神经可塑性机制解析海马体通过Use it or lose it原则实现突触连接的强化与消除。在本系统中将神经元激活频率映射为特征重要性指标当某特征连续N个周期未触发交易信号时触发对应的权重衰减流程。突触修剪数学建模采用微分方程描述权重演化过程dw/dt -λ·σ(t)·θ(activation) μ·η(t)其中λ为修剪强度系数σ(t)表示市场波动率因子θ(activation)是激活阈值函数μ为学习率η(t)代表新信息增益。系统架构设计数据预处理层实现多尺度数据归一化处理针对不同时间粒度tick级/分钟级/小时级建立差异化的特征标准化方案。特别引入时序卷积模块捕捉价格序列的局部模式。决策引擎核心动态拓扑结构classDynamicNetwork(nn.Module):def__init__(self,input_dim,output_dim):super().__init__()self.layersself._build_initial_topology(input_dim,output_dim)self.pruning_schedulerPruningScheduler()defforward(self,x):# 实现带剪枝意识的前向传播forlayerinself._active_layers():xlayer(x)ifself.pruning_scheduler.should_prune(layer.weight):self._apply_synaptic_pruning(layer)returnx权重更新规则结合Hebb学习规则与Oja规则实现双向权重调整defhebb_update(old_weight,activation,learning_rate0.01):new_weightold_weight*(1-learning_rate)learning_rate*np.outer(activation,activation)returnnew_weight/np.linalg.norm(new_weight)# 保持数值稳定性策略实现细节特征通道管理建立三级特征池结构L1层基础技术指标MACD/RSI等L2层量价关系特征L3层另类数据融合特征根据各层级特征的历史贡献度实施差异化修剪策略L3层特征保留更长的记忆窗口。交易信号生成采用门控机制控制信号输出defgenerate_signal(feature_vector,threshold0.7):confidencemodel(feature_vector)ifconfidencethreshold:returnBUYiffeature_vector[-1]0elseSELLelse:returnHOLD实证分析回测数据集构建选取2015-2023年沪深300成分股高频数据按时间顺序划分为训练集(60%)、验证集(20%)、测试集(20%)。特别构造包含极端行情片段的压力测试场景。对比基准设置评估维度传统LSTM静态Transformer本方案夏普比率1.281.421.67最大回撤-23.4%-19.8%-16.2%适应周期固定窗口滑动窗口动态窗口