版本、优化与调优

策略生成出来只是起点，后面是反复迭代。这一页讲三件事：改动怎么沉淀成版本、两类优化手段各管什么、调优结果怎么判断。

#一、先保存版本，再动手改

每次有效改动都应该【保存】为独立版本（V1、V2 依次递增），不要直接覆盖原始版本。在【历史版本】页签里可以查阅各版本、识别改动来自人工修改还是系统优化，并回退到历史版本。

推荐的迭代次序是：

1. 先建立基准版本——哪怕它表现一般，它是后面所有比较的参照；
2. 调整信号窗口；
3. 增加流动性过滤；
4. 补充止损止盈；
5. 增加趋势过滤。

一步一个版本，每一步都可对比、可回溯。一次改五处再回测，结果变好变坏都说不清是哪一处起的作用。

#二、改逻辑还是改参数

这是迭代中最重要的一次判断。两类手段边界清晰：

方式	调整对象	发起与范围	适用情形
AI 优化	策略逻辑（趋势过滤、止损、量价确认等）	结果栏【AI 优化】，单次生成一个新版本并重跑	已判断需要在逻辑层面补东西
参数调优任务	只调参数取值，不改逻辑	对话发起，至多 63 组候选加 1 组基准、共 64 组并发	对均线窗口、止损比例等参数做组合搜索

判断依据来自回测结果本身：净值长期走平、各合约普遍小幅亏损、逻辑在该行情下不成立——这是逻辑问题，调参数救不回来；指标尚可但交易过于频繁、某个窗口明显不合适——这是参数问题，适合调优。四步阅读法见 回测：参数与结果解读。

需要连续做多轮逻辑改进时，可以多次使用 AI 优化，或在对话中明确要求逐轮改写并分别保存版本。

#三、参数调优任务

在对话中发起，例如：

对当前策略发起参数调优，搜索均线窗口与预热天数，目标为总收益，至多 64 组，暂不自动应用，完成后总结最优参数与稳健区间。

系统读取策略的 STRATEGY_PARAMS 自动生成候选组合，至多 63 组候选加 1 组基准、共 64 组并发运行。两条默认行为值得记住：默认不自动应用结果，不修改策略逻辑。

#四、调优任务结果页

在对话中发起的调优会生成独立任务，集中呈现在调优任务模块；工作台结果栏的【调优历史】用于快速回看，多组合的完整对比在该模块完成。页面左侧按策略归档任务（策略名称、类型、优化次数与时间），右侧是任务详情，由两部分构成：

组成	内容与读法
各组净值对比	把全部参数组合的净值归一化到同一时点（起点为 1）后叠加，并显示完成进度（如已完成 16/16 组）。曲线整体越高、回撤越浅、彼此越聚拢，参数越稳健；曲线离散且普遍下行，说明这个参数空间里没有有效解
参数组合表	每行一组参数，列出参数取值（如 ma_window、position_size、warmup_days）与总收益、夏普、最大回撤、索提诺比率，可按指标排序，已完成的组合带完成标记

每行提供【应用此参数】，可以把选定组合写回策略参数；页面支持【重新发起】以调整搜索范围重跑。

#五、结果怎么判：看三层，不看第一名

调优结果不能只看排名第一的组合。

层面	观察什么	用途
最优组合	当前排名第一的参数与指标	确定候选参数
稳定区域	相邻参数是否同样表现良好	判断稳健性，成片区稳定才有落地价值
风险约束	回撤、交易笔数、索提诺比率	排除高收益伴随高风险的组合

如果只有单一组合突出、相邻组合普遍较差，说明策略对参数过度敏感、存在过拟合风险，应当选表现稳定的参数区间，而不是机械采用第一名。例如对均线窗口调优时，窗口在 30 至 40 之间表现接近且都优于基准，这个区间就比较稳健；若只有某一个窗口单独有效，就不宜采用。

#六、一个反例：参数救不了逻辑

某螺纹钢均线策略的窗口调优共 16 组，窗口 40、30、8、25 的总收益依次约为 −0.04%、−0.05%、−0.05%、−0.06%，全部为负；夏普比率因收益近零而失真到约 −100 至 −111，最大回撤均约 0.06%。

各组高度同质且全部跑输基准——这说明问题根本不在参数，而在趋势逻辑与该行情区间不匹配。这种时候继续扩大参数搜索是浪费算力，应该回到逻辑层用 AI 优化补充过滤条件，或者换一段更有代表性的回测区间重新检验。

#七、应用参数与回写版本

选中一组参数点【应用此参数】后，参数写回策略；确认回测结果符合预期后【保存为版本】，让这次调优的结论固化下来。调优记录会归档在运行历史中，与回测记录一起支持横向对比，见 策略库 · 因子库 · 运行历史。

#八、下一步

• 判断到底该改逻辑还是改参数：回测：参数与结果解读
• 参数定了之后：仿真盘
• 指标口径：指标与参数词典