在量化系统开发中，需要使用很多参数，这些参数如何组合才能得到一个相对较优的解，肯定是需要回测的。
假设买入条件我们设定了如下参数：
1、当日涨幅大于[-3, -2, -1, 0, 1, 2, 3]，小于[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]之间；
2、3日内涨幅大于[-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]，小于[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 15]之间；
3、当日换手率在[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10, 15, 20]以下；
那探测以上这些条件的参数就需要在3层嵌套循环中反复验证，单次执行，假设2000只股票，2015~2022年8年的数据每天都要验证一遍，执行的时间可想而知。最主要的是我上面仅仅列出的是买入的举例，实际应用会更加复杂，牵涉到买入、卖出、回撤、止盈、仓位控制等等一系列的参数做为参考，如果是几十个甚至上百个参数，那这辈子都别想算出来。
我是怎么解决这个问题的呢？
首先需要明确，最优解是不大可能找出来的，我们只能找出相对优解。
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本文标题：回测中的参数调优
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