基于海马体突触修剪机制的动态剪枝策略在量化交易系统中的实现

系统功能说明

本系统通过模拟生物神经系统中海马体的突触修剪过程，构建具备自适应权重调整能力的量化交易策略框架。核心功能包括：1) 动态特征选择机制；2) 参数空间的持续优化；3) 市场状态感知的拓扑结构调整。该方案有效解决了传统量化模型在非稳态市场中的过拟合风险，同时保持策略鲁棒性。

生物学原理映射

神经可塑性机制解析

海马体通过"Use it or lose it"原则实现突触连接的强化与消除。在本系统中，将神经元激活频率映射为特征重要性指标，当某特征连续N个周期未触发交易信号时，触发对应的权重衰减流程。

突触修剪数学建模

采用微分方程描述权重演化过程：

dw/dt = -λ·σ(t)·θ(activation) + μ·η(t)

其中λ为修剪强度系数，σ(t)表示市场波动率因子，θ(activation)是激活阈值函数，μ为学习率，η(t)代表新信息增益。

系统架构设计

数据预处理层

实现多尺度数据归一化处理，针对不同时间粒度（tick级/分钟级/小时级）建立差异化的特征标准化方案。特别引入时序卷积模块捕捉价格序列的局部模式。

决策引擎核心

动态拓扑结构

class DynamicNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super().__init__()
        self.layers = self._build_initial_topology(input_dim, output_dim)
        self.pruning_scheduler = PruningScheduler()

    def forward(self, x):
        # 实现带剪枝意识的前向传播
        for layer in self._active_layers():
            x = layer(x)
            if self.pruning_scheduler.should_prune(layer.weight):
                self._apply_synaptic_pruning(layer)
        return x

权重更新规则

结合Hebb学习规则与Oja规则，实现双向权重调整：

def hebb_update(old_weight, activation, learning_rate=0.01):
    new_weight = old_weight * (1 - learning_rate) + learning_rate * np.outer(activation, activation)
    return new_weight / np.linalg.norm(new_weight)  # 保持数值稳定性

策略实现细节

特征通道管理

建立三级特征池结构：

• L1层：基础技术指标（MACD/RSI等）
• L2层：量价关系特征
• L3层：另类数据融合特征

根据各层级特征的历史贡献度实施差异化修剪策略，L3层特征保留更长的记忆窗口。

交易信号生成

采用门控机制控制信号输出：

def generate_signal(feature_vector, threshold=0.7):
    confidence = model(feature_vector)
    if confidence > threshold:
        return 'BUY' if feature_vector[-1] > 0 else 'SELL'
    else:
        return 'HOLD'

实证分析

回测数据集构建

选取2015-2023年沪深300成分股高频数据，按时间顺序划分为训练集(60%)、验证集(20%)、测试集(20%)。特别构造包含极端行情片段的压力测试场景。

对比基准设置