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1. 基本原理模拟生物进化过程，通过选择、交叉、变异等操作优化策略参数（如止盈止损阈值、波动率阈值、仓位权重）。目标函数：最大化夏普比率、最小化最大回撤、最大化盈利因子等。2. 实施步骤参数编码：将连续参数（如波动率阈值）离散化为基因序列（二进制或实数编码）。种群初始化：生成随机参数组合作为初始种群（如 100 组不同的止盈止损比例）。适应度评估：用历史数据回测每组参数的表现，计算适应度值（如年化收益率）。选择操作：保留高适应度参数组合，淘汰低适应度组合（如保留前 20%）。交叉与变异：对保留的参数进行交叉（混合父代参数）和变异（随机微调参数），生成新一代种群。迭代优化：重复步骤 3-5，直至适应度值收敛或达到预设迭代次数。3. 优势与局限优势：全局搜索能力强，适合多参数非线性优化问题（如期权组合的 Greeks 平衡）。局限：计算复杂度高，需大量算力；参数设置敏感（如变异概率），可能陷入局部最优。4. 注意事项避免过拟合：使用样本外数据（如 Walk-Forward Analysis）验证优化结果，限制参数数量（不超过历史数据长度的 1/10）。结合业务逻辑：参数范围需符合市场常识（如止盈比例不能超过标的历史最大涨幅）。
发布于2025-5-29 16:12 郑州
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