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 | 如何进行策略回测参数优化
不久前看到一篇文章QMT使用技巧的文章——“震惊！策略回测参数从500多秒提升到1秒，竟然这么简单？”。当时进去看了下，大概是对单股的双均线策略的快线参数和慢线参数进行寻优，从2001年起至今对50组参数进行寻优，从使用纯 python 到使用 VBA 公式，从380秒优化到 1.3 秒。便想着动手看看 hikyuu 实现同样的参数寻优需要多久。
其实曾经也有人问过如何用 hikyuu 进行
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