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第71章 优化策略（第3页）

“权重分配是个关键”

。

林晨新建了一个Excel表格，开始设计打分系统。

他将决策因子分为三类：

AI核心预测（权重40%）：LStm模型输出的涨跌概率值。

趋势指标（权重35%）：mAcd、均线系统等，判断大方向。

震荡指标（权重25%）：RSI、布林带等，判断短期位置和超买超卖状态。

每个类别下，不同的信号状态（如金叉、死叉、超买、突破等）赋予不同分值。

最后加权求和，总分超过某个阈值（比如60分）才执行交易。

“这还不够”

。

林晨盯着表格，“阈值不能固定。

牛市和熊市，震荡市和趋势市，市场情绪不同，阈值应该动态调整”

。

他想起之前学机器学习时接触过的“自适应系统”

。

或许可以加入一个市场状态分类器？先用简单算法（比如波动率、均线排列）判断当前是趋势市还是震荡市，再根据不同的市场状态，微调决策模型的权重和阈值。

思路越来越多，林晨却感到一阵焦虑。

复杂度在增加，而时间不等人。

家庭存款还在缓慢消耗，每个月的房贷、生活费、乐乐的兴趣班费用……这些数字像背景音一样持续低鸣。

他深吸一口气，压下烦躁。

“代码可以骗人，但逻辑不会”

。

他对自己说，“一步步来。

先实现多指标集成，回测看看效果”

。

接下来的三天，林晨进入了近乎闭关的状态。

白天苏婉带乐乐去学校后，他就坐在电脑前，一行行代码编织着更复杂的决策网络。

晚上家人睡了，他继续调试参数、跑回测。

书房成了孤岛，只有键盘敲击声和主机风扇的嗡鸣相伴。

过程中遇到了不少坑。

ta-lib库对数据长度有要求，短时间序列计算某些指标会返回NaN（非数字）。

他不得不修改数据预处理管道，确保足够长的历史数据窗口。

多个指标的信号有时互相矛盾。