Example Report
参数优化报告示例
展示 FiClaw 如何从策略中提取可调参数，执行网格搜索，并用收益、回撤、Sharpe 和邻域稳定性判断参数组合。
示例 Prompt
“对动量轮动策略做参数优化，搜索动量窗口、持仓数量和调仓频率，目标是在控制最大回撤的同时提高 Sharpe。”
回测口径
参数空间
窗口/持仓/频率
从策略 spec 和代码中提取核心可调参数
历史区间
可达 10 年+
数据可用时用于观察参数跨周期稳定性
搜索方式
网格搜索
先覆盖主要参数组合
稳健性
邻域对比
不只看单点最优结果
策略摘要
FiClaw 从策略代码中识别出动量窗口、持仓数量、调仓频率三个核心参数，建立有限网格搜索空间，批量提交回测并生成参数对比表。报告重点不只展示最优值，也展示邻近参数组合是否稳定。
代码生成重点
- 识别 lookback_window、top_n、rebalance_frequency 三个参数。
- 生成参数网格并为每组参数提交独立回测任务。
- 汇总收益、回撤、Sharpe、胜率和换手率，形成可比较结果表。
关键指标
最优窗口
40 日
在收益和回撤之间更均衡
持仓数量
30 只
相对 10/20 只组合更分散
最优 Sharpe
1.21
示例网格搜索结果
最大回撤
-13.8%
优于原始参数组合
诊断结论
- 40 日和 60 日窗口表现接近，说明策略不完全依赖单点参数。
- 持仓数量过少时收益更高但回撤更大，风险收益不稳定。
- 月度调仓优于周度调仓，说明过高换手会侵蚀收益。
下一步动作
- 对 40 日窗口附近做更细粒度搜索。
- 加入交易成本敏感性分析。
- 用不同市场阶段拆分验证参数是否稳定。
可引用事实
- 该示例展示 FiClaw 如何把策略参数转成可比较的回测结果表。
- 参数优化报告会同时看收益、最大回撤、Sharpe、胜率、换手和邻域稳定性。
- FiClaw 强调参数优化需要结合样本外验证和交易成本敏感性分析。
边界说明
这不是投资建议。本页指标为示例报告口径，用于说明 FiClaw 如何组织策略生成、回测和诊断信息，不构成投资建议，也不代表未来收益。