原创内容第1023篇，专注AGI+，AI量化投资、个人成长与财富自由。

继续backtrader策略优化的开发：

15年30倍，年化提升至27.62%，通过参数遍历调参提升策略表现，附python代码

我们在task模板策略的基础上，对参数进行遍历。

from backtrader_engine import Task, Engine
t = Task()t.name = '多资产轮动-趋势评分'# 排序t.period = 'RunDaily't.weight = 'WeighEqually'# 添加风险控制# t.select_buy = [#     'roc(close,20)>0',  # 确保趋势向上#     #'volatility(close,20)<0.3'  # 控制波动率# ]# t.select_sell = [#     'roc(close,10)<-0.05'  # 明确的止损条件# ]t.order_by_signal = 'trend_score(close,27)'
t.symbols = [    '518880.SH',  # 黄金ETF    '513100.SH',  # 纳指100    '159915.SZ',  # 创业板    '510180.SH',  # 上证180    # 新增    '512690.SH',  # 酒ETF - 消费轮动    '515000.SH',  # 科技ETF - 科技主线    '512880.SH',  # 券商ETF - 市场情绪    '510500.SH',  # 中证500 - 中盘成长    '159980.SZ',  # 有色ETF - 周期]t.benchmark = '510300.SH'e = Engine(path='quotes')
# t.order_by_signal = 'trend_score(close,$P)'.replace('$P', str(p))e.run(t)e.stats()e.plot()
# for p in range(15,30,2):#     e = Engine(path='quotes')#     print('当前参数是：',p)#     t.order_by_signal = 'trend_score(close,$P)'.replace('$P',str(p))#     e.run(t)#     e.stats()#e.plot()

deepseek做了策略改进建议：

1. 提升收益来源多样性：加入消费、科技、券商等不同行业beta

2. 改善轮动效果：更多不相关资产提供轮动机会

3. 风险分散：小盘、周期品提供不同市场环境下的表现

4. 捕捉结构性机会：不同风格和行业的轮动机会

   # 添加风险控制t.select_buy = [    'roc(close,20)>0',  # 确保趋势向上    'volatility(close,20)<0.3'  # 控制波动率]t.select_sell = [    'roc(close,10)<-0.05'  # 明确的止损条件]

   建议的验证步骤

   1. 向前遍历测试：逐年滚动回测

   2. 参数敏感性分析：±10%参数变化的影响

   3. 交易成本考量：加入更真实的交易摩擦

   4. 市场环境测试：牛熊市中的表现差异

吾日三省吾身

一天的时间，其实很短，能做的事情有限。

但日积月累，水滴石穿。

一年的时间，也很快就过去。

长期主义还需要一个有复利的可持续的方向，做深做透。

每天“不管”一点点，每天就变强一天天。

代码和数据下载：AI量化实验室——2025量化投资的星辰大海

年化390%，回撤7%，夏普6.32 | A股量化策略配置

年化30.24%，最大回撤19%，综合动量多因子评分策略再升级（python代码+数据）

年化429%，夏普5.51 | 全A股市场回测引擎构建

年化443%，回撤才7%，夏普5.53，3积分可查看策略参数