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遗传算法在量化交易策略参数优化中模拟生物进化过程运作。
首先，随机生成一组初始参数组合作为“种群”。
接着，用历史数据对每个参数组合对应的策略进行回测，根据回测结果（如收益率、夏普比率等）计算“适应度”，衡量其优劣。
然后，依据适应度进行“选择”，让适应度高的参数组合有更大机会“繁殖”。通过“交叉”操作，将优良参数组合的部分参数进行交换，产生新组合；“变异”则对部分参数进行随机微调。不断重复选择、交叉、变异过程，直至找到较优的参数组合，优化交易策略。
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