1. 交易策略优化总览

优化旨在在参数空间中寻找使目标函数更优（如夏普最大化）的参数组合；本质是多次回测加目标函数比较。

1.1. 总体介绍

目的：在策略可调参数范围内，通过搜索或优化算法找到表现更好的参数（如均线周期、阈值等）。
与回测的关系：优化 = 多次回测（每次一组参数）+ 按目标函数（如夏普、回撤）比较并排序，选出最优或 Top-K 组。

1.2. 优化流程概览

设定参数空间与目标：策略的 Parameter 与 par_range 定义搜索空间；目标函数由配置指定（如夏普最大化）。
选择优化算法：opti_method 可选 grid、montecarlo、GA、SA、PSO、bayesian 等。
qt.run(mode=2)：运行策略优化。
获取结果与最优参数：从返回对象中读取最优参数组合及 Top-K 结果。

1.3. 本目录各章导航

2. 如何运行策略优化 — 入口、优化算法与运行参数列表、参数空间、最小示例。
3. 优化算法的区别与使用情境 — 各算法对比与选择建议。
4. 优化结果的结构与读取 — 返回值、结果字段、读取最优与 Top-K。
5. 优化结果的分析与使用 — 结果分析、目标函数与约束、将最优参数写回策略、注意事项。

更多算法细节见《优化交易策略》references（如 references/5-optimize-strategy.md）。