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在量化交易里，用遗传算法优化策略参数有这么几步。首先，得把策略的参数编码成染色体，就像把参数信息写进“基因”里。接着，随机生成一组初始染色体作为种群，这就好比创建了一群“候选者”。
然后，设定一个适应度函数，用来评估每个染色体的“好坏”，也就是看参数组合在历史数据里的表现。之后，进行选择操作，挑出表现好的染色体，让它们有更多机会“繁殖”。再通过交叉和变异操作，生成新的染色体，就像生物繁衍有新的基因组合。
不断重复选择、交叉、变异的过程，直到找到最优或较优的参数组合。
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发布于2025-9-24 12:34 北京
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