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利用人工智能技术优化量化交易策略参数，有几种常见办法。首先是遗传算法，它就像自然界的进化，模拟生物遗传变异，对不同参数组合进行“优胜劣汰”，经过多轮筛选，留下表现最优的参数。
神经网络也很实用，它可以处理复杂的数据关系。通过输入大量历史数据，让神经网络自动学习市场规律，找到最匹配的参数，以此优化交易策略。
强化学习同样是好帮手，它让量化交易策略在市场环境中不断“试错”，根据每次交易的结果反馈，调整参数，逐步找到最优解。
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发布于2025-2-26 12:49 杭州
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