搜索模式、优化目标与过滤

搜索模式

模式	做什么	适用场景
网格穷举	对所有候选值做笛卡尔积，逐组回测；超过「最大回测次数」时只跑前 N 组。	参数少、组合在几百以内。
随机采样	从完整网格中随机抽取「最大回测次数」组。	参数多、组合爆炸。
粗调再细调	先用约一半预算按原步长粗扫，取通过过滤的 Top-N，再在其 ±1 步长邻域内以 步长 / 细分倍数 细扫。	想快速收敛到较优区域。

粗调再细调模式会多出 细调 Top-N 与 细分倍数 两个设置。

优化目标

指标	方向
净利润	越大越好
净利润%	越大越好
获利系数	越大越好
胜率%	越大越好
平均每笔盈亏	越大越好
夏普比率	越大越好
索提诺比率	越大越好
交易次数	越大越好
最大回撤	越小越好
最大回撤%	越小越好

「越小越好」的指标在内部取负分，因此排名始终是「分数最高者胜」。

过滤条件

过滤条件用于剔除不达标的组合。未通过的组合仍会被记录（在「备注」列写明原因），但不参与「最佳」评选。

• 最少交易数：如填 20，交易次数少于 20 即不通过。
• 最大回撤% 上限：如填 20，回撤超过 20% 即不通过。
• 获利系数下限：如 1.5。
• 胜率% 下限：如 40。

任一条件填 0 即不启用。

推荐的起步配置

1. 优化目标：净利润% 或 夏普比率。
2. 过滤：最大回撤 20%、获利系数 ≥ 1.3、最少交易数 30。
3. 模式：粗调再细调，300-500 次。
4. 采用之前，先用多标的运行在其他品种上复核。

避免过拟合

回测最好看的那一组，往往也是过拟合最严重的。优先选择「邻近参数也表现不错」的组合，要求足够的交易次数，并在优化器没见过的标的或时间段上确认。回测结果是假设性的，不保证未来收益。