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从数据回测到参数微调：量化策略优化的三大关键步骤
数据回测是基础：用历史数据验证策略有效性，重点观察不同市场环境下的表现。比如，一个在牛市表现优异的策略可能在震荡市失效，需通过多周期回测找出漏洞。
参数动态优化：避免“过度拟合”，即策略仅对特定数据有效。建议用网格搜索或机器学习方法，在合理范围内测试参数组合，找到普适性强的解。
风险控制升级：加入动态止损、仓位管理和分散投资。例如，根据波动率调整头寸，或在策略连续亏损时自动暂停交易，保护本金。
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发布于2025-6-16 14:29 北京
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