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常用方法
1.网格搜索（Grid Search）
对参数区间进行离散化遍历，穷举所有组合，适用于参数维度少（≤3 个）的场景。
示例：优化布林带策略的 “标准差倍数” 和 “周期天数”，通过回测筛选最优组合。
2.遗传算法（Genetic Algorithm）
模拟生物进化过程，通过选择、交叉、变异迭代优化参数，适用于高维参数空间（如多因子权重优化）。
优势：避免陷入局部最优，适合复杂非线性模型。
3.贝叶斯优化（Bayesian Optimization）
利用高斯过程建模参数与目标函数的关系，通过后验概率动态选择下一个测试点，效率高于网格搜索。
工具：Scikit-optimize 库可实现贝叶斯优化。
关键原则
避免过拟合：参数优化需在 ** 样本外数据（Out-of-Sample）** 验证，结合正则化（如 L1/L2 惩罚项）控制复杂度。
计算效率：高维参数优先使用贝叶斯或深度学习优化（如 Hyperband 算法），减少计算耗时。
发布于2025-5-22 02:01 武汉
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