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在量化交易的策略开发里，遗传算法能有效优化交易策略。简单来说，遗传算法模拟了生物进化过程。首先，我们要把交易策略的各种参数当作“基因”，形成一个初始的“种群”，也就是一组不同参数的交易策略。
接着，通过设定一个评估指标，像收益率、夏普比率等，来衡量每个策略的“适应度”。然后，根据适应度进行“选择”，留下表现好的策略。之后，对这些策略的“基因”进行“交叉”和“变异”操作，产生新的策略。不断重复这个过程，让策略一代一代“进化”，直到找到最优的交易策略。
不过，遗传算法也有局限性，结果可能受初始种群和评估指标影响。
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发布于1小时前 杭州
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