历史数据回测：利用 QMT 平台的回测功能，在历史数据上对量化策略进行回测。通过改变策略中的参数值，观察不同参数下策略的表现（如收益率、夏普比率、最大回撤等指标），找到表现较好的参数范围。网格搜索法：对于一些简单的策略，可以采用网格搜索的方法。即设定参数的取值范围，并在该范围内按照一定的步长依次尝试不同的参数组合，比较各组合下策略的性能，确定最优参数。遗传算法等优化算法：对于复杂的量化策略，可以使用一些优化算法，如遗传算法、粒子群优化算法等。这些算法可以在庞大的参数空间中搜索出较优的参数组合。在 QMT 平台上，可以通过编程实现这些优化算法来优化策略参数。实时监测与调整：即使经过回测和优化的参数，在实际交易中也可能需要调整。投资者需要实时监测策略的运行情况，根据市场变化对参数进行动态调整，以保持策略的有效性。

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