部落格

自適應資料粒度如何加速回測並節省儲存空間：僅在價格顯著波動或成交量異常的位置從1分鐘下鑽到1秒、100毫秒和原始交易，而非對整個歷史序列進行處理。

如何從分鐘級K線預計算時間框架和指標，儲存為 parquet 檔案，並在大規模策略測試中使用，避免重複計算。

為什麼單次訓練/測試分割無法防止過擬合，walk-forward 最佳化如何系統性地驗證參數穩健性，以及為什麼一個具有 21 個參數、PnL@ML 達 +3342% 的策略在沒有 WFO 的情況下是一顆定時炸彈。

為什麼10個加密貨幣交易對無法提供10倍分散化，如何通過correlation_factor計算effective_N，以及實際需要監控多少個交易對才能達到80-90%的編排器插槽利用率。

Polars 與 Pandas 在演算法交易任務上的詳細對比：過濾、聚合、滾動訊號計算、I/O 和記憶體消耗的基準測試。Polars + Numba 混合架構實現最大回測效能。

為什麼找到最佳策略參數只是工作的一半。如何從視覺和定量兩方面區分穩定的平臺與脆弱的尖峰，以及為什麼Optuna等高線圖是將最佳化後的策略投入生產前的必要步驟。

為什麼窮舉搜尋對12個以上參數不可行，座標下降法如何遺漏參數互動作用，以及Optuna的TPE取樣器如何在500次迭代中找到OAT在96次中無法找到的結果。實用程式碼示例、取樣器對比與多目標最佳化。