前面介绍了如何使用 hikyuu 进行策略回测参数优化，同时也提到了这种简单的参数优化本质其实是对历史数据的过拟合，通常并不具备直接使用的意义。那么有什么办法来减缓这种过拟合影响，让参数优化发挥实际的作用呢？答案是——使用滚动系统，但依然需要保持谨慎的态度，因为回测是拟合的本质并没有改变。
先来看一个简单的示例，依然使用趋势双均线，标的为万科，使用2001年-2010年数据进行参数寻优，参数寻优[……] 阅读全文>>>
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Hikyuu-SYS-趋势双均线交易策略实现
本篇中，我们将通过技术分析流派中经典的“趋势双均线策略”，向大家展现如何 Hikyuu 来测试自己的想法，并最终将它转化为策略！
准备工作
下面的代码在 Jupyter Lab 中执行，和直接使用 .py 文件执行的区别主要在于 matplotlib 的引入方式。
导入相关库：
%matplotlib inline from hikyuu.interactive imp[……] 阅读全文>>>