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您想找高胜率的TB开拓者量化策略是吧？我太懂这种需求了，很多朋友刚开始都追求高胜率，但实际操作中往往会遇到策略失效、参数过拟合等问题。让我分享一个实战案例，您就明白其中的门道了。
去年我用TB开发过一个双均线+波动率过滤的日内策略，核心思路很简单：5分钟周期上，快线上穿慢线做多，配合ATR波动率过滤假信号。回测3年数据胜率能到68%，但实盘前3个月胜率只有55%。后来我发现问题出在参数优化上，过度拟合了历史数据。调整方法很简单：把固定参数改成动态调整模式，让策略能适应不同行情阶段。这是部分核心代码：
Params
Numeric FastLength(10);
Numeric SlowLength(30);
Vars
NumericSeries maFast;
NumericSeries maSlow;
Begin
maFast = AverageFC(Close,FastLength);
maSlow = AverageFC(Close,SlowLength);
if(CrossOver(maFast,maSlow) && ATR(14)>ATR(14)[1])
Buy(0,Open);
if(CrossUnder(maFast,maSlow) && ATR(14)>ATR(14)[1])
SellShort(0,Open);
End
这个案例说明，真正的好策略不在于回测胜率多高，而在于：1）要有合理的逻辑支撑 2）参数要留足安全边际 3）必须经过实盘验证。我现在用的主力策略就是在这个基础上优化出来的，加入了趋势强度过滤和动态止盈模块，最近半年实盘胜率稳定在62%左右。
对了，我会针对新手小白定期免费分享一些量化交易的资料和经验，如果你对量化交易感兴趣，或者想通过低成本、低门槛的方法实现量化交易，可以点赞并加我微信，我这边可以教你免费实现量化，总之找我就对了，手把手教你3天内实现量化交易。
去年我用TB开发过一个双均线+波动率过滤的日内策略，核心思路很简单：5分钟周期上，快线上穿慢线做多，配合ATR波动率过滤假信号。回测3年数据胜率能到68%，但实盘前3个月胜率只有55%。后来我发现问题出在参数优化上，过度拟合了历史数据。调整方法很简单：把固定参数改成动态调整模式，让策略能适应不同行情阶段。这是部分核心代码：
Params
Numeric FastLength(10);
Numeric SlowLength(30);
Vars
NumericSeries maFast;
NumericSeries maSlow;
Begin
maFast = AverageFC(Close,FastLength);
maSlow = AverageFC(Close,SlowLength);
if(CrossOver(maFast,maSlow) && ATR(14)>ATR(14)[1])
Buy(0,Open);
if(CrossUnder(maFast,maSlow) && ATR(14)>ATR(14)[1])
SellShort(0,Open);
End
这个案例说明，真正的好策略不在于回测胜率多高，而在于：1）要有合理的逻辑支撑 2）参数要留足安全边际 3）必须经过实盘验证。我现在用的主力策略就是在这个基础上优化出来的，加入了趋势强度过滤和动态止盈模块，最近半年实盘胜率稳定在62%左右。
对了，我会针对新手小白定期免费分享一些量化交易的资料和经验，如果你对量化交易感兴趣，或者想通过低成本、低门槛的方法实现量化交易，可以点赞并加我微信，我这边可以教你免费实现量化，总之找我就对了，手把手教你3天内实现量化交易。
发布于2025-7-25 12:11 北京
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