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在量化交易的策略开发里，遗传算法等优化算法能发挥大作用。首先，把策略的参数当作染色体，每个参数值就是基因。通过设定初始种群，让这些“染色体”进行交叉、变异等操作，模拟生物进化。
接着，用适应度函数来评估每个“染色体”的优劣，适应度高的就有更大机会“存活”下来。不断迭代，逐渐找到最优的参数组合，使策略的收益更高、风险更低。
另外，还能结合其他算法，取长补短，进一步优化策略。不过，算法优化也不是万能的，市场情况复杂多变，要不断调整和验证。
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发布于2026-1-1 18:45 杭州
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