量化交易系统中的参数优化有哪些方法?
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量化交易系统中的参数优化方法主要包括网格搜索(Grid Search),即系统地遍历所有可能的参数组合

随机搜索(Random Search),通过随机选择参数组合来减少计算量

贝叶斯优化(Bayesian Optimization),利用概率模型来预测哪些参数组合可能带来更好的性能

遗传算法(Genetic Algorithms),模拟自然选择过程,通过交叉和变异生成新的参数组合

以及粒子群优化(Particle Swarm Optimization),通过模拟群体智能来寻找最优参数

此外,梯度下降法(Gradient Descent)也可用于优化连续型参数,但需注意其对初始值敏感且可能陷入局部最优。


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