量化研究 | 机器学习算法——梯度下降法与线性回归

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作者简介

吕洋洋
某大型资管公司在职量化策略研究员，熟悉数据清洗工作，擅于运用宏观因子、行业因子等进行对期货品种价格影响建模与相关性分析，理解机器学习多元回归法，SVM，XGboost，金融时间序列等底层算法逻辑，部分算法可自定义函数封装。掌 握各种机器学习包与数据计算分析包的运用。包括不限于：Alphalens，pandans，爬虫技术，sklearn，statsmodels 等。

从新的一年开始，立的flag要一步一步逼迫自己完成。今天第一篇分享的是手撸机器学习算法，这里不仅有算法的数学推导公式，还有demo代码的实现。也算是给自己提高一些数学素养了吧。

梯度下降法，顾名思义……em……算了，百度一个吧。

梯度下降法（gradient descent），又名最速下降法（steepest descent）是求解无约束最优化问题最常用的方法，它是一种迭代方法，每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量，将当前位置的负梯度方向作为搜索方向（因为在该方向上目标函数下降最快，这也是最速下降法名称的由来）。
梯度下降法特点：越接近目标值，步长越小，下降速度越慢

在用梯度下降法结合线性回归之前呢，我先给大家用一个很通俗易懂的方法跟大家解释一下，梯度下降法的数学基本表达。请看下面截图。

我们假设一个函数，y=x^2+2x+5 求这个函数的最小值，众所周知，要对函数求导，让一阶导函数等于0。那么当x=-1的时候，导数等于0。但是，如何用梯度下降法去求解呢？也很简单，第一个照片的前半部分：X -= x-α*导数。

我们先假设一个步长alpha，然后在初始化一个x，也就是照片中的theta，然后一次一次的循环往复，循环的次数也是一个经验值。根据梯度下降的循环公式，按照照片中的假设定义，我们第一次梯度下降得出来的theta=2.52，然后从2.52在进行循环，如下图所示：

第二次循环，我们得到theta=2.0976，循环往复下去，这个theta会在一个临界值点稳定下来，那么这个点或者说临界值就是我们要找的最终下降的点，整个过程称为“梯度下降法”。

上面是本人手写的笔记，下面是demo代码。

注意：1、alpha不能过大，因为过大会导致 梯度下降不能收敛。

例如下图所示：

2、设置最后一个迭代的数值与上一次的迭代的数值的差值，小于一个特别特别小的数，说明下降稳定了，就可以停止迭代

当我们加大迭代次数后，，我们可以看到最终我们想要的结果，x=-1

以上就是梯度下降的基本原理，其实甚是简单，但是还不知道为什么全网少有能最接地气的方式讲明白的。

下面，我继续来分享如何与线性回归放在一起，求解线性回归，其实梯度下降降法和最小二乘法是殊途同归的两种方式。

如下图所示：

注释：我们先有一个假设函数，也就是h(x)（theta就不打了），这个函数是theta(i)*x(i)的乘积再连加，连加符号i=0到n，n指的就是特征数，也就是自变量x的个数。

代价函数或者叫成本函数，就是假设函数减去真实值的差再求平方。这一部分其实就是最小二乘法中的计算。

实际中，我们的函数可能是N维的，我们在求偏导过程中，以j来表示，当j=0时候，就是对theta(0)求偏导，以此类推。

还有一个需要提醒的是，一般往往机器学习中的向量指的都是列向量，如果没有特殊情况，那么转置后就是行向量。

J(theta)对theta1(j)进行求偏导，整个偏导过程如下图所示：

在函数内部偏导过程中，我们将h(x)变换为向量点积连加求和的形式，在手稿里面我用了f用以区分前面i=1到m的连加，实际上不区分也没什么。在theta(f)*x(f)(i) - y(i)这个展开式中，f实际也是从0开始，那么如下图箭头所指，其余项均是常数项，求导为0，剩下f中的j项，那么最终也就剩下了theta(j)前面的系数 X(j)

注释：i表示的是特征数，在右上角的角标里面代表的是第i个数据，也就是说当j=0，i=1表示的是第0个特征的，第一个数据。

最终，我们对J(theta)求完偏导后的导数，带入到上文介绍的梯度下降降法的公式里面。

下面照片是手稿中手写的一个案例。

注释：theta(0)*x(0)是展开式中的一个默认项，其中x(0) 均为1，theta项均为初始化定义，在不断的迭代过程中变化。

下面是python代码实现线性回归和梯度下降法的结合

第一步：先导入数据，然后特征归一化，定义代价成本函数

第二步：通过根据偏导后的公式，写梯度下降降法的线性回归

第三步：损失函数以及画图

通过损失函数图，我们可以看出，在迭代到200次左右，基本上成本函数值区域平稳。

至此，我们这一期从头到尾梯度下降如何与线性回归结合的，就到这里结束了。

本策略仅作学习交流使用，实盘交易盈亏投资者个人负责。