[求助]程序化交易模型的测评与优化真的有效吗？ - 金字塔软件问题提交 - 金字塔客服中心 - 专业程序化交易软件提供商

近几天我连续写了几个交易模型，运用2010年至今的交易数据测试后发现还可以，但进一步对参数进行优化后，反而有点糊涂了。

现特诚意请教：

1、模型在以日K线测试成功后，4年多下来平均年化利润率可观。但经参数优化后，得到的最优参数非常极端，譬如MACD（95，40，2）等情况。这样极端的参数，在实战中真的有意义吗？

2、对于同样的最优参数组合，在我更改了测试所用的历史数据期间后，譬如将2010年1月1日至今变更为2012年1月1日至今，发现平均年化利润率便大相庭径，甚至从平均年化利润率60%、70%的幅度一下子变成亏损40%、50%。怎么会这样呢？是否说明交易模型不行？

3、我越来越感觉，以过往的历史交易数据为基础来寻找最优的交易模型参数，是否过于目标导向了，或者有点刻舟求剑了？

4、如果我有一个交易模型不需要进行参数设置、选择（或者根本没有参数），但交易利润稳定，经得起长期交易数据的考验，也有一个需要进行参数设置、选择、优化，且在最优参数组合情况才能达致高回报率的交易模型。是否可以说前者要比后者更优胜、更可靠。

1,没有意思,参数优化不是让您去找2头的极端,是找一组变化趋势小,收益相对客观的参数

2,那就说明您的盈利集中在12年之前,不适应于后面的行情。这种策略不稳定

3,回测只是一种手段,并不一定反馈真实交易的情况。具体策略您应该模拟运行,或者实际交易看下。并做调试

4,这个不好说,咨询下身边这块比较了解的朋友

"变化趋势小,收益相对客观的参数"是什么意思,能举个例子说明一下吗?

优化结果里面找到几组变化范围小,且对应优化结果想接近的参数。

那么您参数相应在这个范围内是比较合理的

比如：有一个参数合理的范围是10-50，那么这个参数在10-50之间变化，模型的收益应该是正的，并且在一个比较小的范围内变化；什么事合理的范围这个就取决于你的模型设计理念和对市场的认识了。

对于非突破模型，对合理的周期范围模型也应该是适合的。

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