backtrader內(nèi)置的策略參數(shù)優(yōu)化方法是權(quán)利搜索方法，也就是遍歷每個(gè)參數(shù)組合值。在參數(shù)很多，每個(gè)參數(shù)取值變化范圍大的情況下，優(yōu)化效率是很低的。

可以采用智能優(yōu)化算法，比如粒子群優(yōu)化等進(jìn)行大規(guī)模參數(shù)優(yōu)化。下面，我們用python開源算法庫optunity來對backtrader策略參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。

我們的示例策略是一個(gè)簡單的雙均線策略，要優(yōu)化兩個(gè)參數(shù)，及兩個(gè)均線移動(dòng)窗口，目標(biāo)是使得賬戶市值最大化。采用optunity中的粒子群算法來優(yōu)化，代碼見如下鏈接。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/283003489

optunity支持如下幾種算法（solver），讀者可以分別測試它們。

particle swarm,sobol,random search,cma-es,grid search

更多內(nèi)容請參考我們編寫的backtrader教程