1. 交易策略優化總覽

優化旨在在參數空間中尋找使目標函數更優（如夏普最大化）的參數組合；本質是多次回測加目標函數比較。

1.1. 總體介紹

目的：在策略可調參數範圍內，通過搜索或優化算法找到表現更好的參數（如均線週期、閾值等）。
與回測的關係：優化 = 多次回測（每次一組參數）+ 按目標函數（如夏普、回撤）比較並排序，選出最優或 Top-K 組。

1.2. 優化流程概覽

設定參數空間與目標：策略的 Parameter 與 par_range 定義搜索空間；目標函數由配置指定（如夏普最大化）。
選擇優化算法：opti_method 可選 grid、montecarlo、GA、SA、PSO、bayesian 等。
qt.run(mode=2)：運行策略優化。
獲取結果與最優參數：從返回對象中讀取最優參數組合及 Top-K 結果。

1.3. 本目錄各章導航

2. 如何運行策略優化 — 入口、優化算法與運行參數列表、參數空間、最小示例。
3. 優化算法的區別與使用情境 — 各算法對比與選擇建議。
4. 優化結果的結構與讀取 — 返回值、結果字段、讀取最優與 Top-K。
5. 優化結果的分析與使用 — 結果分析、目標函數與約束、將最優參數寫回策略、注意事項。

更多算法細節見《優化交易策略》references（如 references/5-optimize-strategy.md）。