鄂州网站开发,海南响应式网页建设找哪家,为网站开发,wordpress 标签转拼音DeepseekRD-Agent 自动化模型生成及进化 原创 QuantML编辑团队 QuantML 2025年5月28日 20:26 上海 RD-Agent 是一个专注于数据驱动场景的自动化研发系统#xff0c;旨在简化模型和数据处理的开发流程。该系统通过结合传统软件工程与大语言模型#xff0c;持续探索、实现和评…DeepseekRD-Agent 自动化模型生成及进化原创 QuantML编辑团队 QuantML2025年5月28日 20:26上海RD-Agent 是一个专注于数据驱动场景的自动化研发系统旨在简化模型和数据处理的开发流程。该系统通过结合传统软件工程与大语言模型持续探索、实现和评估解决方案实现科学方法的自动化。RD-Agent在量化领域具有显著优势主要体现在自动化因子发现、模型演化和研究报告处理三个核心方面。自动化因子演化RD-Agent 提供了完全自动化的因子发现和演化系统。该系统能够持续假设生成基于历史实验分析和领域专业知识自动提出新的因子假设迭代优化通过反馈循环不断改进因子表现量化验证使用 Qlib 进行严格的回测验证自动化模型演化在模型开发方面RD-Agent 实现了端到端的自动化流程模型架构自动设计基于假设自动生成和优化模型结构代码自动实现将模型设计转换为可执行的 PyTorch 代码性能自动评估在CSI300 数据集上进行标准化回测研究报告自动处理RD-Agent 独特的报告处理能力为量化研究提供了重要优势因子自动提取从金融研究报告中自动识别和提取潜在交易因子快速实现验证将报告中的因子描述转换为可测试的代码因子库扩展持续丰富和完善因子库技术架构优势CoSTEER 代码生成框架RD-Agent 使用专门的 CoSTEER 框架进行代码生成确保高质量的实现系统根据任务类型自动选择相应的编码器包括特征编码器、模型编码器等专门组件。知识管理和学习框架具备强大的知识管理能力查询相似成功案例学习历史失败经验避免重复错误在之前的文章我们介绍过RD-Agent及其安装方法官方默认采用OpenAI 的API来实现各类任务。最近花了两天将其改为DeepSeek的API接口实现自动化模型的生成。RD-Agent-QuantRD-Agent Windows安装教程RD-Agent 自动化Quant工厂首先RD-Agent团队除了提供OpenAI以及Azure的backend之外还提供了litellm的backend,通过litellm,能够轻松将接口改为DeepSeek等其他大模型。具体配置方法为在环境配置文件.env中将BACKEND改为litellm提供模型名称以及API Key:BACKENDrdagent.oai.backend.LiteLLMAPIBackend. CHAT_MODELdeepseek/deepseek-chat DEEPSEEK_API_KEYsk-***当我天真的以为这就能够使用DeepSeek之后才发现这是噩梦的开始接下来在安装以及使用过程中我遇到了Ubuntu源Docker源的网络问题embedding模型适配json_model支持json格式模型输出效果等一系列问题所幸大部分问题都得以解决。不得不说RD-Agent想法是非常好的通过集成QLIB框架利用LLM实现模型和因子的快速猜想和验证。但是现阶段的问题在于LLM能力接近一个初级研究员的水平构造的模型和因子会存在许多问题。对于模型而言实际交易中中低频不太需要去构造复杂深度学习模型通过RD-Agent构造的模型结果还好。但是在因子生成任务上采用代码因子生成模式存在诸多弊端首先大模型生成的因子代码均为简单因子加之底层日频的数据类型限制因子种类以及qlib本身截面算子的限制很难带来增量alpha信息。优化方式之一可以改为表达式因子生成的方式具体可以参考我们之前的文章QuantML-Qlib Factor | DeepSeek自动因子挖掘及优化方案在工程上代码中频繁使用了try-cache以及retry的方式来确保LLM结果正确但是这又带来了运行效率较低在debug时会耗费大量的等待时间。安装完成后运行命令rdagent fin_modelDeepSeek根据模板自动生成深度学习模型和config配置文件模型会在qlib的docker中自动运行结合模型运行的及及结果反馈DeepSeek尝试优化模型自动改进模型结果流程图如下图所示。生成的模型代码模型回测结果任务启动之后接下来就是漫长的等待模型自动总结已有信息不断迭代生成新的模型结构期待DeepSeek帮你实现一个效果更好的模型吧