一、交易思路的产生

交易思路的来源一般分两种主观经验的总结和数据挖掘。主观经验：要靠经验、平时交易总结、看经典交易书籍学习、网上收集的策略思路。对经典交易思路的回测总结和改进，比如：HANS123交易策略、Aberration 交易系统、R-Breaker交易系统、海龟交易策略、Dual Thrust日内策略等。也可以把很多开仓、平仓、止损、止盈条件写成模块，和经典策略或者自己的经验进行组合，然后进行回测。

数据挖掘：依靠数据统计、机器学习和深度学习、广义一点就是学习算法找到价格远动的规律并在这个规律上设计交易策略。更进一步的话就是类似于现在的AIGC，自动生成策略。用自动机器学习AutoML或者遗传规划等学习算法打造一个策略生产流水线（策略工厂）。

二、基于遗传规划的策略生产流水线

遗传规划（Genetic Programming, GP）是一种在CTA策略中用于挖掘交易信号的机器学习方法。它通过模拟自然选择和遗传学原理来进化和优化数学公式，从而生成交易策略。以下是遗传规划在CTA策略生产流程中的应用：

策略设计：设计基于遗传规划的CTA策略，确定要使用的市场数据和预期的交易信号类型。

数据收集：收集历史和实时的期货市场数据，包括价格、成交量、持仓量等。

特征生成：使用遗传规划算法来生成潜在的交易特征。这些特征可能是基于价格、成交量、技术指标等的复杂数学公式。

历史回测：在历史数据上回测遗传规划生成的交易信号，评估其有效性和潜在收益。

风险管理：为策略制定风险管理规则，包括止损、止盈和仓位控制。

优化：调整遗传规划算法的参数，如选择、交叉、变异率等，以提高策略的表现。

模拟交易：在模拟环境中测试策略，进一步验证其在实际市场条件下的表现。

实盘测试：在实盘环境中小规模测试策略，监控其表现。

策略执行：策略经过充分测试后，可以大规模执行。

持续监控和调整：实时监控策略的表现，并根据市场变化进行必要的调整。

性能评估：定期评估策略的表现，包括收益率、夏普比率、最大回撤等指标。

策略迭代：根据性能评估的结果，对策略进行迭代更新。

在实际应用中，遗传规划可以挖掘出与传统趋势跟踪或反转策略不同的信号，增加策略的多样性。例如，华泰证券的研究报告中提到，通过遗传规划挖掘的CTA信号可以是对现有策略的有益补充，提高策略的差异性。

此外，遗传规划所得CTA信号可能过于复杂，可解释性较低，因此在实际使用中需要谨慎，并结合经济、供需、产业逻辑进行细致分析。遗传规划挖掘的信号是历史经验的总结，存在失效的可能，因此在使用时需要密切跟踪分析因子表现，不断发现可能市场逻辑发生的变化。