任何一个策略，在初步回测之后，都会有一个参数寻优的过程。这个过程vnpy给大家实现了。其实这个是最简单了，说白了就是换参数多跑几次回测嘛。但是，说的直白点，vnpy的参数寻优在代码上来讲是不够高效的，原因很简单，我们其实可以进行一次数据回放就可以完成很多组参数的回测，而不是一组参数回放一次。

 

我们简单过一下代码吧，这部分比较简单。

 

之前我们是配置好之后就调用bactest了，但是如果是优化的话，就换了一个调用的东西了。参数的设置是一样的，不过在进行参数寻优之前，我们要做的就是设置好参数寻优的配置。

 

# 跑优化

    setting = OptimizationSetting()                 # 新建一个优化任务设置对象

    setting.setOptimizeTarget('capital')            # 设置优化排序的目标是策略净盈利

    setting.addParameter('atrLength', 12, 54, 2)    # 增加第一个优化参数atrLength，起始12，结束20，步进2

    setting.addParameter('atrMa', 20, 55, 5)        # 增加第二个优化参数atrMa，起始20，结束30，步进5

这里，只是构建了我们优化时候的参数。

 

engine.runOptimization(TRStrategy, setting)

 

这就是把优化参数考察的策略和对应的设置放入到回测引擎中了。

 

相对来说，其实优化之后，更总要的是对参数对应的回测结果进行分析，但是在vnpy中似乎这个是缺失的，需要好好改进。笔者粗略的加了一个热力图的功能。后续会不断增加这一部分的功能。

 

 

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