随着量化投资的兴起，越来越多的投资者开始关注双均线策略。双均线策略是一种基于移动平均线的技术分析方法，通过观察短期平均线和长期平均线的交叉情况来进行交易决策。但是，在实际运用中，投资者面临的难题是如何找到最佳的双均线策略参数，以便获取更高的收益率。本文将就此探讨优化方案。
首先，我们需要了解双均线策略的参数。在双均线策略中，最常见的参数是短期平均线期数和长期平均线期数。短期平均线期数一般选择较短的时间，如5日、10日，而长期平均线期数则选择较长的时间，如20日、50日。双均线策略中选择的平均线期数对策略的效果影响很大，因此选择合适的参数是提高策略效果的关键。
方法一：网格搜索法
一种简单有效的优化方案是采用网格搜索法。该方法按照一定的步长将参数范围进行划分，然后从每个区间内均匀地选取几个数值作为备选参数，依此生成参数组合。之后，将每个组合运用到历史数据中，计算出各个组合的收益率并找出最优组合。
例如，假设我们想要优化短期平均线期数和长期平均线期数，参数取值范围为5-30，步长为5。我们选择每个区间内选取5、10、15、20、25五个数值作为备选参数，总共可以生成25个组合。之后，我们将这些组合运用到历史数据中，计算收益率，最后找出其中的最优组合，即为最佳参数。
方法二：遗传算法
另一种优化方案是采用遗传算法。遗传算法是一种基于自然进化过程的优化算法，通过借鉴自然进化过程中的选择、交叉、变异等机制，逐步优化参数组合以获取最佳结果。
遗传算法的基本流程包括初始化种群、适应度函数、选择、交叉、变异以及新一代种群的生成等步骤。其中，适应度函数是非常关键的部分，它用来衡量每个个体（即参数组合）的优劣程度。在双均线策略优化中，可以将适应度函数定义为策略的收益率。
遗传算法要求我们预先设定初始种群大小、交叉概率、变异概率等参数。在实践中，需要进行一些尝试和调整以确保算法的有效性和稳定性。
总结：
通过以上两种方法，在寻找最优参数时，需要注意以下几个问题：
1. 合理考虑参数范围和步长的选择，范围不宜过大，步长不宜过小。
2. 在策略的历史数据中运用各个参数组合，并计算出每组策略的收益率，最后找出最优策略。
3. 遗传算法可以克服网格搜索法在参数空间上可能存在的局部最优解问题，但需要进行进一步的优化和参数调整。
通过合理选择优化方案可以帮助我们找到最佳双均线策略参数，在实战中取得更好的收益率。