策略中的关键参数进行遍历搜索,找到使策略绩效最优的参数组合。②增加数据维度:引入更多类型的数据,如基本面数据、行业数据、舆情数据等,丰富策略输入信息,挖掘更多潜在规律。③多策略融合:将多个不同逻辑、不同类型的策略进行组合,分散风险,利用各策略优势,提升整体策略表现。④机器学习应用:借助机器学习算法(如决策树、随机森林、神经网络 )对大量历史数据进行学习训练,发现复杂模式,优化策略模型。我们是第一批上市的证券公司,关于佣金,我们应该算是很超级低的了。
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