本文主要是介绍源码发布Quantlab4.2，Deap因子挖掘|gplearn做不到的咱们也能做。（代码+数据），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
原创文章第552篇，专注“AI量化投资、世界运行的规律、个人成长与财富自由"。
又到了星球发布代码的日子：
更新说明：1、Deap做因子挖掘的框架使用。值得说明的是，源码级别，并非产品级，不能指望输入一堆symbols，然后就开始挖掘。——我相信需要做因子挖掘的同学，并不是这样的诉求。亮点：1、支持多symbol 2、支持常数，比如roc(close，20） 3、支持截面。4、支持生成的表达式直接在咱们的因子表达式引擎计算，并可以回测。一句话，gplearn能做的，deap能做，gplearn不能做的，咱们也能做。
下载代码包，安装requirements.txt后，直接运行deap_main可以直接体验：
当下主流私募里多因子策略的玩法，除了经验手工构造之外，机器挖掘有几条路径： 遗传算法，主要是深度改造版本的gpearn，咱们直接使用deap弯道超车；强化学习——这个星球过几周应该会放出代码来（不依赖qlib的版本），然后是使用AIGC来生成因子。
其实因子挖掘思路大同小异，没有什么特别。
这里更重要的命题是如何评价一个因子的有效性，或者更直接一点，如何通过因子，构建出有效的策略——这本身就是因子有效性的定义。而不是ic、ir这样简单的指标？
所以，下周会重点专注于——单因子的评价框架。类似alphalens，但应该要比它好用。
吾日三醒吾身
芒格的多元思维模型，就是两个看似相互矛盾的体系，在你这个可以完美融合。
其实这里的逻辑也比较简单。
所以认知或模型，都有其成立的条件，这就意味着有边界。
在恰当的条件下，选择适用的模型，而不是照本宣科。
比如大量理财书，比如《穷爸爸、富爸爸》，或者《拿铁因素》，讲的都是复利，长期，慢慢变富的理念；但在《百万富翁快车道》里，这种就被称为“慢车道”。
孰对？都对。
慢车道普通人只要意识到，都可能做到，做时间的朋友，这就应该去做，越早越好。因为你做与不做，时间都会一天天过去， 我们都会慢慢变老。有慢车道财富自由加持，你的财务更加安全，甚至过了40年，就实现了财务自由。
而快车道强调变富要趁早——这当然好嘛。
不矛盾。它更强调创造价值，做生产者，做出一款产品或服务，然后数年时间实现自由。
对应咱们说的ABCZ， Z更接近慢车道（当然咱们的年化设定为10%，比慢车道快，你看，这就是多元思维模型）。而“快车道”更接近C计划。
历史文章：
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