分享
注册
1分钟入驻>
关注/提问
咨询TA
13066609666 
首发回答
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。
我能为您提供合适的开户佣金成本费率。要是觉得解答有用，点个赞支持，点我头像加微详聊。
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。
我能为您提供合适的开户佣金成本费率。要是觉得解答有用，点个赞支持，点我头像加微详聊。
发布于2025-9-24 12:34 杭州
当前我在线
直接联系我
秒答
关注
分享
追问
踩 
举报
搜索更多类似问题 >
81
电话咨询
+微信
咨询
