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在 QMT 中优化策略参数可采用以下方法:
网格搜索法:设定参数的取值范围和步长,系统自动遍历所有可能的参数组合进行回测,选择回测表现最优的参数组合。例如,对于均线策略中的均线周期参数,可设定短期均线周期在 5 - 20 天,步长为 1 天,长期均线周期在 20 - 60 天,步长为 2 天,系统将对所有组合进行回测,找出最优参数。
遗传算法:模拟生物进化过程,通过选择、交叉、变异等操作,逐步优化参数组合。该方法适用于参数较多、取值范围较广的复杂策略,能够在较大参数空间中快速找到较优解。
手动调整法:根据市场经验和对策略的理解,手动调整参数并观察回测结果变化,逐步找到较优参数。此方法简单直观,但效率较低,适合参数较少的简单策略。
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天勤量化的 “策略回测参数灵敏度分析” 功能,能测试参数微小变动对回测结果的影响吗?比 QUANTAXIS 的单参数固定回测更利于策略稳定性验证吗?
天勤量化的 “策略回测参数敏感度热力图” 功能,能直观展示不同参数组合对回测结果的影响程度吗?比 QUANTAXIS 的单参数测试更利于参数优化吗?
什么是回测?回测在算法交易策略中的作用是什么?
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