机器学习（六）：决策树算法在商品期货多因子模型中的应用

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机器学习（六）：决策树算法在商品期货多因子模型中的应用

原创教程

创建于 2023-12-15 15:51:57 更新于 2024-11-24 14:51:43

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本系列课程旨在为大家介绍机器学习技术在商品期货中的应用，其他相关课程请点击下面链接：

导言

随着金融市场的不断发展，商品期货交易愈发复杂，而多因子模型成为分析市场的重要工具。在多因子模型中，决策树算法因其直观、易理解的特点逐渐受到关注。本文将深入探讨决策树算法在商品期货多因子模型中的应用，包括其原理、优点和缺点。

一、决策树算法原理

决策树是一种基于树状结构的模型，用于对数据集进行分类和回归分析。其核心思想是通过一系列规则对数据进行分割，最终达到对目标变量的精确预测。在商品期货多因子模型中，决策树可通过历史数据学习市场的规律，形成对未来价格走势的预测。

决策树的构建包括以下步骤：

特征选择：选择对模型影响较大的特征，以便更好地划分数据。
数据分割：根据选定的特征将数据集划分成不同的子集。
递归构建：对每个子集递归地应用上述步骤，构建出完整的决策树。
剪枝：为防止过拟合，对构建好的树进行剪枝操作，去除一些不必要的分支。

二、决策树算法优点

易解释性强： 决策树的图形化表达使得模型的解释变得非常直观，可以帮助交易者更好地理解市场走势的规律。
对缺失值不敏感： 决策树能够处理含有缺失值的数据，不需要对数据进行额外的处理。
适应多因子分析： 在多因子模型中，决策树能够同时考虑多个因子，更全面地捕捉市场变化。

三、决策树算法缺点

容易过拟合： 决策树容易在训练集上表现良好，但在新数据上表现较差，需要通过剪枝等手段防止过拟合。
不稳定性： 数据的微小变化可能导致树结构的显著改变，使得模型不够稳定。
处理连续性特征困难： 决策树对于连续性特征的处理相对较为困难，容易在连续数据上产生不准确的预测。

四、决策树算法在商品期货多因子模型中的应用

趋势判断： 通过历史价格、成交量等因子构建决策树，判断市场当前的趋势，为交易决策提供参考。
风险管理： 利用决策树对市场风险因素进行分析，制定相应的风险管理策略，降低交易风险。
交易信号生成： 基于决策树的模型，可以生成具体的交易信号，指导交易员进行买卖操作。

理论代码演示

本文使用2021到2023年8个品种的多因子数据进行决策树算法的演示，具体的代码逻辑如下所示：

导入库：导入所需的Python库，包括pandas用于数据处理，numpy用于数值计算，train_test_split用于数据集划分，DecisionTreeClassifier用于构建决策树模型，accuracy_score用于评估模型准确性，以及GridSearchCV用于进行网格搜索。
读取数据：使用pd.read_csv读取数据文件，这里将收益率定义为二分类变量。
提取因变量和因子：将数据集划分为因变量（y）和因子（X），其中X是除了最后一列的所有列，而y是最后一列。
划分训练集和测试集：使用train_test_split将数据集划分为训练集和测试集。
初始化决策树分类器：创建一个基本的决策树分类器。
设置待调参数：定义一个字典param_grid，其中包含决策树模型的待调参数，例如最大深度、最小样本拆分数、最小样本叶子数等。
网格搜索调参：使用GridSearchCV进行网格搜索，通过交叉验证找到最优参数组合。
获取最优参数：打印出找到的最优参数。
使用最优参数的模型进行预测：使用具有最优参数的模型进行测试集上的预测。
评估准确性：计算并打印模型在测试集上的准确性。
查看因子的重要性：获取最优模型的特征重要性。
绘制因子重要性图表：使用matplotlib库绘制水平条形图，展示各个因子的相对重要性。


            python
            
            
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('合成因子数据.csv', index_col = 0)

selFea = ['RollOver', 'Std',
       'Skew', 'Kurt', 'PriceMom', 'VolumeMom', 'SpotPrice', 'ContractPrice',
       'Receipt', 'ReceiptCng', 'basis', 'basisrate', 'br_5', 'br_22', 'br_63',
       'br_126', 'br_243', 'wr_day', 'receipt_rolling_averages', 'wr_5',
       'wr_22', 'wr_63', 'wr_126', 'wr_243', 'Returns']

df = data[selFea]

df = df.dropna()

# 处理因变量为01数据

df['Values'] = df['Returns'].apply(lambda x: 1 if x > 0 else 0)
df.drop('Returns', axis=1, inplace=True)

# 提取因变量和因子
X = df.drop('Values', axis=1)  # X是所有除了最后一列的数据
y = df['Values']  # y是最后一列的数据

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()

# 设置待调参数
param_grid = {
    'max_depth': [None, 10, 20, 30],
    'min_samples_split': [2, 5, 10],
    'min_samples_leaf': [1, 2, 4],
    'max_features': ['auto', 'sqrt', 'log2']
}

# 使用GridSearchCV进行调参
grid_search = GridSearchCV(estimator=clf, param_grid=param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 获取最优参数
best_params = grid_search.best_params_
print(f'最优参数：{best_params}')

# 使用最优参数的模型进行预测
best_clf = grid_search.best_estimator_
y_pred = best_clf.predict(X_test)

# 评估准确性
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'准确性：{accuracy}')

# 查看因子的重要性
feature_importances = best_clf.feature_importances_

# 绘制因子重要性图表
features = X.columns
indices = np.argsort(feature_importances)

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.barh(range(len(indices)), feature_importances[indices], align='center')
plt.yticks(range(len(indices)), [features[i] for i in indices])
plt.xlabel('Importance')
plt.title('Feature Importance')
plt.show()

最后的结果为：


            javascript
            
            
最优参数：{'max_depth': 10, 'max_features': 'sqrt', 'min_samples_leaf': 1, 'min_samples_split': 10}
准确性：0.5451713395638629

我们还对不同因子的有效性进行了排序，方便后续的因子选择。

总体而言，该代码的目标是通过决策树模型对数据进行分类，并通过网格搜索找到最优参数。最后，通过绘制因子重要性图表，可以了解哪些因子对于模型的分类决策具有更大的影响。

多因子模型应用：因子选择

在了解完决策树算法的理论代码演示之后，我们就要引入函数模块进入多因子模型当中，相对于以前我们固定的设置因子，使用决策树算法我们可以实时动态的筛选和调整因子。首先我们整理上面的代码成为模版类库的模块函数：


            python
            
            
# 因子选择
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

def get_top_features(data):

    selFea = ['RollOver', 'Std', 'Skew', 'Kurt', 'PriceMom', 'VolumeMom', 'SpotPrice', 'ContractPrice',
              'Receipt', 'ReceiptCng', 'basis', 'basisrate', 'br_5', 'br_22', 'br_63',
              'br_126', 'br_243', 'wr_day', 'receipt_rolling_averages', 'wr_5', 'wr_22',
              'wr_63', 'wr_126', 'wr_243', 'Returns']

    df = data[selFea]

    df = df.dropna()

    # 处理因变量为01数据
    df['Values'] = df['Returns'].apply(lambda x: 1 if x > 0 else 0)
    df.drop('Returns', axis=1, inplace=True)

    # 提取因变量和因子
    X = df.drop('Values', axis=1)  # X是所有除了最后一列的数据
    y = df['Values']  # y是最后一列的数据

    # 划分训练集和测试集
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

    # 初始化决策树分类器
    clf = DecisionTreeClassifier()

    # 设置待调参数
    param_grid = {
        'max_depth': [None, 10, 20, 30],
        'min_samples_split': [2, 5, 10],
        'min_samples_leaf': [1, 2, 4],
        'max_features': ['auto', 'sqrt', 'log2']
    }

    # 使用GridSearchCV进行调参
    grid_search = GridSearchCV(estimator=clf, param_grid=param_grid, cv=5)
    grid_search.fit(X_train, y_train)

    # 获取最优参数
    best_params = grid_search.best_params_

    best_clf = grid_search.best_estimator_
    y_pred = best_clf.predict(X_test)

    feature_importances = best_clf.feature_importances_

    # 获取排名前8的features名称
    top_features_indices = np.argsort(feature_importances)[-8:]
    top_features = X.columns[top_features_indices]

    return top_features.tolist()
    
ext.get_top_features = get_top_features

接下来在多因子模型当中，我们在进行因子合成之前，使用上面的模块函数代码进行因子的选择：


            python
            
            
## 因子计算
caldf = ext.calFactor(factordf)
Log('因子计算完成#ff0000')

## 因子处理
prodf = ext.proFactor(caldf)
Log('因子处理完成#ff0000')

## 因子选择
selFea = ext.get_top_features(prodf)
Log('因子选择:', selFea)

## 因子合成
comdf = ext.getComposite(prodf, selFea)
finaldf = comdf[comdf.Time == cur_time]
Log('因子合成完成#ff0000')

## 多空组判断
positive_codes = ext.groupFactor(finaldf, 'HeCompositeFactor')[0]
negative_codes = ext.groupFactor(finaldf, 'HeCompositeFactor')[1]
Log('多空组判断完成#ff0000')
Log('做多组：', positive_codes)
Log('做空组：', negative_codes)

## 交易操作
ext.trade(positive_codes, negative_codes)

我们来看下回测结果：

可以看到，在因子处理完成之后，我们可以使用决策树算法进行因子的动态筛选，方便挑选出来具有显著性的因子，后续进行因子合成，从而提高模型的拟合能力。

结论

决策树算法作为一种强大的数据分析工具，在商品期货多因子模型中展现出广阔的应用前景。通过深入理解决策树的原理、优点和缺点，交易者可以更加灵活地运用该算法，更好地把握市场脉搏，实现更稳健的投资策略。然而，在应用过程中，也需要注意克服其过拟合和不稳定性等缺点，以确保模型的鲁棒性和可靠性。

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