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量化交易中常见的参数优化方法如下： 网格搜索
将参数可能取值组合成网格，对每个组合进行回测，找出表现最优的参数。不过计算量较大，耗时较长。 遗传算法
模拟生物进化过程，通过选择、交叉、变异等操作，不断迭代优化参数，能在复杂空间找到较优解。 粒子群算法
每个粒子代表一组参数，在解空间中飞行寻找最优解，粒子根据自身和群体的经验更新位置，收敛速度相对较快。 手动优化
凭借交易员经验和对市场理解，逐步调整参数并评估效果，灵活但依赖个人能力。
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回答时间：2025-02-05 14:24 
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