Question

据果仁后端统计， 90%的用户计算量花在策略参数调优上。 目前策略调优主要由用户手工进行，费时费力，效果差。 智能调优采用机器学习算法，可以在巨大的参数组合空间中搜索到近似最优解。用户可以一键提交调优请求，吃个饭或看个电影回来，就可以看到调优结果。打个比喻，智能调优就像一把机关枪，使用手枪的用户可以体会一下打机关枪的感觉。

以下是用户使用步骤：

1. 到策略定义总结页面，点击“智能调优”。 只有保存好的策略才能调优， 新建没有保存的策略不能调优。

2.设置参数调优范围。筛选阈值，排名权重，交易参数，大盘择时参数可以放在一起调优。用户可以选择任一参数，设置最小值，最大值，变化步长。

3. 参数调优计算耗费大量计算资源， 每次收费 200 元（VIP 价格是 180 元）。在付费之前请确认参数设置无误。

4. 调优任务进入计算任务列表。 调优任务由专门的计算服务器计算执行。如果计算服务器空闲， 大约需准备 1-2 分钟后开始计算。如果计算服务器已被占满， 则需要等待较长的时间。 调优完成后， 用户会受到站内信的通知。

5. 调优计算时间可能较长， 在调优完成之前， 等不及的用户就可以查看部分结果。

6 策略调优总共计算 200 次。由于采用用智能搜索算法，果仁服务器可以在巨大的搜索空间里使用 200 次计算找到近似最优解。 如果用户设定的参数组合空间小于等于 200，智能调优会自动退变成穷举组合的计算方法，穷举计算所有参数组合。

7 用户可以任选一个或两个参数， 查看调优结果的在参数维度上的分布情况。

请阅读以下问题，避免白花钱：

1 什么样的策略适合调优？如果避免过度拟合？

换手率高，回测时间长，持股数多的策略适合调优。 最终要看一个指标，就是看换股次数（在交易统计里可以查到）。调优的策略， 换股次数最好在 500 次以上。 换股次数在 200 次以下的策略，请不要调优， 因为非常容易过度拟合。 换股次数少的策略， 可以通过增加持股数， 来增加换股次数， 调完优以后， 再将持仓股票数减少。 交易模型中的，调仓周期、卖出条件排名名次等影响持股时间长度的参数，虽然可以调优， 但不建议调优， 因为最佳结果策略肯定倾向于调仓周期长换股少的参数设置。换股少的策略，拟合起来就容易很多。 类似大盘择时参数虽然可以调优， 但是建议谨慎使用，因为大盘择时参数拟合起来也比较容易。 同一次调优计算的参数数，建议不超过 5-6 个，因为调优参数多了， 过度拟合的可能性也就大了。

2 为什么每次调优的结果都不太一样？只算 200 次能找到最优解吗？

果仁智能调优使用全局智能搜索算法，机器学习每次回测结果，决定下一个最佳搜索点，回避无效搜索计算。此类全局寻优算法都有一定的随机成分在里面， 同一个策略每次调优都有可能产生不同但大致类似的结果。 调优获得的最佳解是近似最佳解，不保证是全局最佳解。 用户可以使用结果分布图来判断最佳解的分布趋势。

3 调优计算时间是否限制？

单次调优任务最长计算时间是 3 个小时， 如果一个策略回测时间很长，则在计算 200 次以内就结束。 即便计算不到 200 次， 调优一般也会找到较优解。

4 如果对调优结果不满意， 是否能退款？

除非出现计算异常， 否则果仁不会退款。 所以请在付款之前，确认策略调优参数设置正确。 调优功能只是工具， 使用者仍需要自己判断，合理使用调优功能。

5 在策略调优中， 用户还可以进行其它计算吗？

策略调优任务在专门的服务器上运行， 不影响一般的用户计算任务。 用户可以并行执行自己的策略研究， 不会受到影响。

6 策略调优的目标函数是啥意思？

策略调优目标函数=夏普比率/最大回撤率 = 年化收益 / （收益波动率 × 最大回撤率） 。 也就是说， 年化收益越大， 收益波动率越小， 最大回撤率越小的策略被认为是最好的策略。

7 策略调优的结果会永久保存吗？不会被删吧？

策略调优结果会永久保存在用户帐户内， 直到用户自己删除为止。

果友的精彩体会分享帖：

1 球爷： 智能调优功能的一点使用心得分享

2 木白：智能调优初体验（附：如何挑选最适合你的参数）

3 TKR： 智能调优，堪比国外量化优化器