基差交易策略参数调优实战手册
📚 共计 30 章节
第01章
基差交易概述
什么是基差 · 基差交易逻辑 · 与套利区别 · 应用场景
概念
入门
第02章
参数调优基础
调优定义 · 为什么调优 · 过/欠拟合 · 核心指标
夏普
回撤
第03章
数据准备与清洗
数据源 · 频率选择 · 缺失值 · 异常值 · 对齐
预处理
质量
第04章
基差计算与特征工程
基差公式 · 标准化 · 均值回归 · 波动率 · 动量
特征
衍生
第05章
策略信号生成
阈值 · 均线交叉 · 布林带 · Z-score · 机器学习
信号
规则
第06章
参数空间定义
连续/离散 · 范围 · 步长 · 组合爆炸 · 约束
搜索空间
设计
第07章
网格搜索调优
原理 · 一/二/多维 · 优缺点 · 实践
穷举
经典
第08章
随机搜索调优
原理 · 采样 · vs网格 · 收敛性 · 技巧
随机
高效
第09章
贝叶斯优化调优
高斯过程 · 采集函数 · 流程 · 优缺点
贝叶斯
EI
第10章
遗传算法调优
原理 · 编码 · 选择/交叉/变异 · 应用
进化
GA
第11章
粒子群优化调优
粒子群原理 · 速度更新 · 惯性权重 · 全局最优
PSO
群体
第12章
模拟退火调优
原理 · 温度衰减 · Metropolis · 应用技巧
退火
SA
第13章
交叉验证与回测
时间序列CV · 滚动/扩展窗口 · 陷阱防范
回测
过拟合
第14章
过拟合检测与防范
样本内外 · 正则化 · 惩罚 · 降维 · 集成
鲁棒性
正则
第15章
稳健性检验
敏感性分析 · 蒙特卡洛 · 压力测试 · 鲁棒性
压力
蒙特卡洛
第16章
多目标优化
Pareto前沿 · 加权求和 · NSGA-II · 实践
多目标
Pareto
第17章
动态参数调整
自适应参数 · 市场状态 · 动态切换 · 在线学习
自适应
动态
第18章
参数调优工具与框架
Optuna · Hyperopt · Scikit-optimize · Talos · Keras Tuner
框架
Python
第19章
Optuna实战
安装 · 目标函数 · 搜索空间 · TPE/CMA-ES · 可视化
Optuna
调优
第20章
Hyperopt实战
安装 · hp.choice/uniform · Trials · 结果分析
Hyperopt
分布式
第21章
Scikit-optimize实战
BayesSearchCV · 空间 · 回调 · 并行 · 可视化
skopt
贝叶斯
第22章
参数调优的并行计算
多线程/进程 · 分布式(Ray/Dask) · GPU加速
并行
加速
第23章
日志与监控
MLflow · TensorBoard · 可视化 · 持久化
日志
监控
第24章
自动化流水线
数据/特征/调优/回测/部署自动化
CI/CD
全自动
第25章
实盘中的参数调优
实盘vs回测 · 参数衰减 · 更新频率 · 风控 · 案例
实盘
风险
第26章
参数调优的常见误区
过度优化 · 数据泄露 · 忽略成本/滑点/流动性
陷阱
避坑
第27章
评估指标
夏普 · 卡玛 · 索提诺 · 信息比率 · 胜率 · 盈亏比
指标
评价
第28章
报告生成
报告结构 · 热力图 · 优化轨迹 · Pareto · 自动化
报告
可视化
第29章
进阶技巧
集成调优 · 迁移/强化/元学习 · AutoML
进阶
前沿
第30章
综合实战项目
全流程实战 · 回测评估 · 部署监控 · 总结展望
实战
结课