一、回测调优：
当我们编写完策略模型后，下一步就是对策略进行回测，以及对参数的筛选和优化。我们可以利用不同的参数对策略进行回测，观察该策略的夏普比率、最大回撤、年化收益等。通过对策略的不断调试和修改，最终得到一个完善的量化交易策略。
比如，我们把2021年的历史数据作为样本内数据，2022年的历史数据作为样本外数据。先用2021年数据优化出几组表现好的参数，再用这些参数对2022年的数据回测。一般情况下，样本外的回测结果没有样本内的回测结果好。但是如果样本外与样本内的结果大相径庭，那么这个策略几乎是无效的，就要观察分析，判断策略失效的原因。
如果我们发现策略失效由于是样本外数据，某几次极端行情导致的大幅亏损，那么就可以增加一个固定止损条件来规避这种风险；如果发现策略失效是由于交易次数过多，那我们可以将交易逻辑稍微收紧，降低交易频率。
需要注意的是，如果一开始交易逻辑本身就是错误的，再怎么修改也很难得到一个赚钱的策略。这个时候就需要重新审视策略思路了。另外，在参数优化中，可用的参数组越多越好，说明策略的适用性广泛。同时在回测时，交易次数太少的策略，其回测结果可能是幸存者偏差。如果回测的结果是一个超级赚钱的资金曲线，很多情况下是逻辑写错了。
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