"""Гены и хромосома ответственные за оптимизацию портфеля."""
from poptimizer.evolve.chromosomes import chromosome
MAX_STD = chromosome.GeneParams(
name="max_std",
default_range=(0.1, 0.2),
lower_bound=0,
upper_bound=None,
path=("utility", "max_std"),
phenotype_function=float,
)
class Utility(chromosome.Chromosome):
"""Хромосома ответственные за оптимизацию портфеля."""
_genes = (MAX_STD, )
"""Гены и хромосома ответственные за политику обучения."""
from poptimizer.evolve.chromosomes import chromosome
MAX_LR = chromosome.GeneParams(
name="max_lr",
path=("scheduler", "max_lr"),
default_range=(0.001, 0.01),
lower_bound=0.0,
upper_bound=None,
phenotype_function=float,
)
EPOCHS = chromosome.GeneParams(
name="epochs",
path=("scheduler", "epochs"),
default_range=(0.999, 1.001),
lower_bound=0.0,
upper_bound=None,
phenotype_function=float,
)
PCT_START = chromosome.GeneParams(
name="pct_start",
path=("scheduler", "pct_start"),
default_range=(0.299, 0.301),
lower_bound=0.0,
upper_bound=1.0,
phenotype_function=float,
)
ANNEAL_STRATEGY = chromosome.GeneParams(
name="anneal_strategy",
path=("scheduler", "anneal_strategy"),
default_range=(0.0, 1.0),
"""Гены и хромосома ответственные за параметры оптимизации модели."""
from poptimizer.evolve.chromosomes import chromosome
BETA2 = chromosome.GeneParams(
name="betas",
default_range=(0.99899, 0.99901),
lower_bound=0.0,
upper_bound=1.0,
path=("optimizer", "betas"),
phenotype_function=lambda x: (0.9, x),
)
EPS = chromosome.GeneParams(
name="eps",
default_range=(0.999e-8, 1.001e-8),
lower_bound=0.0,
upper_bound=None,
path=("optimizer", "eps"),
phenotype_function=float,
)
WEIGHT_DECAY = chromosome.GeneParams(
name="weight_decay",
default_range=(0.999e-2, 1.01e-2),
lower_bound=0.0,
upper_bound=None,
path=("optimizer", "weight_decay"),
phenotype_function=float,
)
class Optimizer(chromosome.Chromosome):
"""Хромосома ответственная за параметры оптимизации модели с помощью AdamW."""
"""Гены и хромосома ответственные за оптимизацию портфеля."""
from poptimizer.evolve.chromosomes import chromosome
RISK_AVERSION = chromosome.GeneParams(
name="risk_aversion",
default_range=(0, 1),
lower_bound=0,
upper_bound=None,
path=("utility", "risk_aversion"),
phenotype_function=float,
)
ERROR_TOLERANCE = chromosome.GeneParams(
name="error_tolerance",
default_range=(0, 1),
lower_bound=0,
upper_bound=None,
path=("utility", "error_tolerance"),
phenotype_function=float,
)
class Utility(chromosome.Chromosome):
"""Хромосома ответственные за параметры функции полезности при оптимизации портфеля.
Оптимизация портфеля осуществляется с использованием функции полезности следующего вида:
U = r - risk_aversion / 2 * s ** 2 - error_tolerance * s, где
risk_aversion - классическая нелюбовь к риску в задачах mean-variance оптимизации. При значении 1 в первом
приближении максимизируется логарифм доходности или ожидаемые темпы роста портфеля.