策略缠论参数优化¶

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相同的策略，在不同的缠论配置下，会有不一样的表现，可以通过 OptimizationSetting 查找策略最优缠论配置。

1. 首先按照正常的策略回测，配置并初始化回测类

   bt_config = {...}
   BT = backtest.BackTest(bt_config)
   

2. 初始化参数优化类，并添加需要跑的缠论参数

   setting = OptimizationSetting() setting.add_cl_parameter('bi_type', ['bi_type_old', 'bi_type_new']) setting.add_cl_parameter('zs_bi_type', ['zs_type_bz', 'zs_type_dn', 'zs_type_fx']) ...

3. 执行并返回参数优化结果

   res = BT.run_optimization(setting, max_workers=6, next_frequency='d', evaluate='profit_rate') print(res)

OptimizationSetting¶

文件：src/chanlun/backtesting/optimize.py

方法： add_cl_parameter¶

参数说明：

name: 缠论配置项，例如 bi_type

values：缠论配置项，允许的配置值列表，例如 ['bi_type_old', 'bi_type_new']

安装自己需要，添加需要优化的缠论配置项，以及对应的值列表

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执行参数优化，需要执行 BackTest 类的 run_optimization 方法

方法： run_optimization¶

参数说明：

optimization_setting ： 参数优化对象

max_workers ：优化最大进程数，默认为 CPU 的核心数

next_frequency ：参数优化回测任务，每次循环的周期，按照策略允许的最大周期运行，可加速运行时间

evaluate ：结果评估类型， profit_rate （总盈亏之和），max_profit_rate（最大盈利之和），默认为 profit_rate