Deep Evolution Strategy

2024-12-01

tech

Deep Evolution Strategy，在我的Stock Trading个人开源项目中曾涉及到，现写了个解析以供参考。

1. 深度进化策略（Deep Evolution Strategy, Deep ES）简介

深度进化策略（Deep Evolution Strategy，Deep ES）是一种基于进化计算的优化方法，主要用于强化学习任务。它不同于传统的梯度下降方法，而是通过模拟生物进化的方式来优化神经网络的参数。

1.1 Deep ES 与传统梯度优化的对比

方法	优势	劣势
梯度下降 (SGD, Adam)	计算高效，可用于大规模深度学习模型	可能陷入局部最优，梯度消失或梯度爆炸问题
Deep ES	无需计算梯度，适用于高维非凸优化	计算成本较高，需要大量采样

Deep ES 的核心思想是通过随机扰动（perturbation）生成多个候选解（种群），然后根据其奖励值来更新模型参数，使其向更优解逼近。

2. Deep Evolution Strategy 的关键组成部分

Deep ES 主要包括以下核心部分：

种群（Population）：生成多个带有随机扰动的模型权重。
奖励函数（Reward Function）：评估每个种群成员的表现。
参数更新（Parameter Update）：利用种群奖励来优化模型参数。

Deep ES 使用高斯噪声扰动参数，并采用奖励标准化的方法来提高学习的稳定性。

3. Deep Evolution Strategy 代码解析

3.1 `Deep_Evolution_Strategy` 类

3.1.1 类定义

class Deep_Evolution_Strategy:

该类实现了深度进化策略，用于优化模型参数。

3.1.2 `init` 方法

def __init__(self, weights, reward_function, population_size, sigma, learning_rate):
    self.weights = weights
    self.reward_function = reward_function
    self.population_size = population_size
    self.sigma = sigma
    self.learning_rate = learning_rate

weights：神经网络的参数。
reward_function：奖励函数。
population_size：每一轮生成的种群大小。
sigma：高斯噪声的标准差，用于扰动参数。
learning_rate：学习率。

3.1.3 生成扰动后的权重

def _get_weight_from_population(self, weights, population):
    weights_population = []
    for index, i in enumerate(population):
        jittered = self.sigma * i
        weights_population.append(weights[index] + jittered)
    return weights_population

该函数生成带有高斯噪声扰动的权重。

3.1.4 训练方法

def train(self, epoch=100, print_every=1):

核心流程如下：

生成种群：

for k in range(self.population_size):
 x = []
 for w in self.weights:
     x.append(np.random.randn(*w.shape))
 population.append(x)

计算每个种群个体的奖励：

for k in range(self.population_size):
 weights_population = self._get_weight_from_population(self.weights, population[k])
 rewards[k] = self.reward_function(weights_population)

标准化奖励：

rewards = (rewards - np.mean(rewards)) / (np.std(rewards) + 1e-7)

更新权重：

for index, w in enumerate(self.weights):
 A = np.array([p[index] for p in population])
 self.weights[index] = (
     w + self.learning_rate / (self.population_size * self.sigma) * np.dot(A.T, rewards).T
 )

4. `Model` 类解析

该类实现了一个简单的神经网络，适用于交易决策任务。

4.1 `init` 方法

def __init__(self, input_size, layer_size, output_size):
    self.weights = [
        np.random.randn(input_size, layer_size),
        np.random.randn(layer_size, layer_size),
        np.random.randn(layer_size, output_size),
        np.random.randn(1, layer_size),
    ]

4.2 预测方法 `predict`

def predict(self, inputs):
    feed = np.dot(inputs, self.weights[0]) + self.weights[-1]
    feed = np.tanh(feed)
    decision = np.dot(feed, self.weights[1])
    decision = np.tanh(decision)
    final = np.dot(decision, self.weights[2])

action_prob = final[:, :3]：用于预测买/卖/持有的概率。
position_size = final[:, 3:]：用于预测交易数量。

5. Deep ES 的优势与应用场景

5.1 适用场景

强化学习任务（如 Atari 游戏训练）。
交易策略优化（如高频交易策略）。
机器人控制（如 OpenAI Gym 中的 Mujoco 任务）。

5.2 优势

不依赖梯度信息，可用于不可微分的环境。
适用于高维优化。
可并行计算，提高训练效率。

5.3 可能的优化方向

采用 自然进化策略（NES） 提高稳定性。
结合 遗传算法（Genetic Algorithm） 进行更好的搜索。
采用 熵正则化 防止策略收敛到局部最优。

6. 结论

Deep Evolution Strategy 是一种强大的优化方法，尤其适用于强化学习和交易策略优化等场景。其核心思想是基于种群的进化计算，通过随机扰动和奖励驱动来优化神经网络参数。

我在 Stock Trading 中实现了一个完整的 Deep ES 框架，并将其应用于交易策略优化，成功展示了 Deep ES 在强化学习任务中的实际效果。总体来看，Deep ES 确实是优化交易策略的一个优秀选择。从我的实验结果来看，该算法在 yfinance 历史数据上的表现相当出色，相比未优化的策略，无论是最终收益还是稳定性都有显著提升。因此，强烈推荐大家尝试 Deep ES 来提升强化学习模型的表现！

未来可以结合其他优化方法，如遗传算法和自然进化策略，以提高算法的收敛速度和鲁棒性。