原 掘金量化3参数优化（使用掘金3的策略师必读）
参数优化目的
我们在进行策略编写时，很容易受到参数调整的困扰，比如说双均线策略，到底长短均线的周期怎么来定义？“5日线”和“10日线”组合一定是最好的吗？如果多次回测，怎么记录回测结果？
带着这些疑问，我们来共同探讨掘金量化3的参数优化示例程序。
参数优化思想
我们将心目中的参数进行循环遍历回测，记录每次回测结果和参数，然后就可以根据某种规则将回测结果排序，这样就可以找到最好的参数了，当然，建议不要用“最好”的参数，因为可能会出现“过拟合”问题。
参数优化实现步骤
基础配置
- 首先，需要有个策略（
init函数和on_bar(tick)函数或algo函数），策略里面有参数可以调整（废话）。 - 将两个策略函数复制进示例程序中替代示例策略。
- 调整
run里面回测的各个参数。
记录每次回测结果
def on_backtest_finished(context, indicator): repo讯享网
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