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参数优化是在量化策略中寻找最优的模型参数值，以提高策略的性能表现。通过对历史数据的回测，在一定的参数取值范围内，采用优化算法（如遗传算法、模拟退火算法等）不断尝试不同的参数组合，计算每个组合对应的策略绩效指标，找到使目标函数（如夏普比率最大化或最大回撤最小化等）最优的参数值。但需要注意避免过度优化，即不能仅仅追求在历史数据上的最优表现，而要确保参数具有一定的稳定性和通用性，否则可能导致策略在新的市场数据上表现不佳，因为过度优化可能会使策略过度拟合历史数据的特定模式和噪声，而忽略了市场的本质规律和变化。
发布于2024-12-30 13:25 广州
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