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量化交易中的策略参数优化方法有哪些？

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量化交易中的策略参数优化方法有哪些？
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里有不少策略参数优化方法。一是历史数据回测，就是用过去的市场数据来检验策略，通过不断调整参数，找到能让策略表现最佳的参数组合，比如让收益更高、风险更小。二是遗传算法，它模仿生物进化过程，通过模拟基因的交叉、变异等操作，不断迭代优化参数，让策略逐步适应市场变化。三是网格搜索，把参数可能的取值范围划分成网格，对每个网格点进行测试，找出表现最好的参数。

不过要注意，这些方法都有局限性，过去表现好的参数在未来不一定适用。

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发布于2026-1-20 17:50 杭州

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