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量化交易里的参数优化有不少实用技巧。首先是历史数据回测，通过大量历史数据检验不同参数组合的表现，找出表现较好的参数区间。但要注意避免过度拟合，也就是不能只追求在历史数据上的完美表现，而忽略了未来市场的变化。
还可以采用分步优化的方法，先对核心参数进行大致范围的筛选，再逐步缩小范围精准优化。另外，多参考行业经验和其他成功策略的参数设置，也能给你一些启发。不过，市场是动态的，优化后的参数也需要持续监测和调整。
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发布于2025-10-13 11:50 杭州
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