單一技術指標能藉由調參或調整操作手法獲利是很少見的
通常得搭配多樣指標(或是基本面、消息面等)
另外前面幾篇回文的推文中也有提到
這些參數調整其實沒有什麼科學原理可言
調出一個可以獲利的參數，很難解釋為什麼它能獲利
將同樣的參數與策略套用在不同的商品，也不一定有好的結果(尤其是短線)
其實線仙就是利用各種落後指標去擬合過去的數據，找到一個"過去可行"的獲利方法
並且"期待"未來市場會繼續保持這種特性一段時間，僅此而已
除了要找到這些能夠獲利的交易方法以外
還要盡量減少交易方法發生過擬合的可能
整個過程其實沒那麼單純
例如我有一個13項參數的交易策略需要調參
其中有9項參數是連續變數，4項為離散變數
一般人常見是將連續變數離散化分幾份然後暴力調參
如果我們將一個連續變數分為五份
光連續變數的組合就有五的九次方那麼多
我這邊是使用了一些調參的優化算法
優化目標為時間內總獲利、與Carmar Ratio (總獲利/最大權益回撤)
這兩者都是越大越好，測試了1200組參數圖表如下
https://imgur.com/3Zme94V
紅框範圍內是策略輸大盤的範圍，黃框是輸理論上大盤正2的範圍
綠框是贏大盤的範圍
紫-綠區間是考慮承受同樣風險的情況下能跑贏大盤的範圍
如果不開槓桿紫-綠區間總獲利是輸大盤的
你可以發現，跑輸大盤的機率其實不低
跑完以後找到一個最好的參數也不是就結束了
這組參數完全有可能過擬合
所以保險起見還得對最佳參數附近的空間進行分析
看看是不是類似的參數都可以穩穩地跑贏大盤
對這組最佳參數的鄰近空間進行探索
https://imgur.com/pHT13xv
你依然可以發現鄰近的空間依然會有跑輸大盤的參數組合
但總獲利的lower bond提升了，從全域的-3000到拉到0。
在綠框內的比例大概2/3吧
這時候你才需要開始想這參數到底該不該用
看不懂沒關係
記住用一種技術指標或是多種技術指標同時玩轉所有個股很難就行了