主观交易有太多的隐形条件，是多特征多权重决策，传统的固定的if-else 写不出来
主观更偏向于黑箱，有很多的不可解释，不可列举的规则。
好比给一张照片，人一眼能看出照片里是不是熟人，但很难写成if-else规则。

此外的一个原因是，市场是动态变化的，人也是动态学习的。机械的代码没有适应能力。
我目前唯一能写的比较好的，只能“守株待兔”，固定行情场景，固定的交易方法
行情划分千千万，十分局限。

我参考了下 机器人的学习，自动驾驶的学习，他们的数据维度更高，更复杂，场景也更多（图像等等）
大多采用的行为克隆Behavior Cloning来实现的，自动驾驶目前看挺成功的

交易的数据是一维的，就是 时间X轴-价格Y轴，标准化的数据，理论上处理数据会更加简单

所以想问问，有没有接触过 交易行为克隆，AI行为模仿的大佬
我提供格式化的 行情数据+持仓交易数据。
行为模仿后输入验证数据样本，测试模仿效果

目前量化没搞通，堵点太多，短期解决不了只能返回做主观了。
到时再投点钱，慢慢推进了。