一、什么是策略调优？为什么要多轮调优？

       做量化投资的人都知道，一个策略从想法到实盘，中间隔着无数次"调参数"。就像做菜，同样的食材，盐放多了咸、放少了淡，火候大了糊、小了生。策略调优就是找到那勺"刚刚好"的盐和那个"刚刚好"的火候。但很多人调参有个误区：一次改一大堆参数，然后看结果好不好。这样做的问题是——你根本不知道是哪个改动起了作用，哪个改动帮了倒忙。就像同时换了盐、换了锅、换了火候，菜变好吃了，你说不清楚到底是谁的功劳。

      多轮调优的核心思想就是：一次只改一类东西，每一轮都基于上一轮的最优结果继续优化。第一轮找方向，第二轮找数值，第三轮做精细打磨。这样每一步都清清楚楚，最终得到的策略才经得起检验。

本文将以一个真实的可转债策略为例，完整展示如何用AI调用禄得网（lude）的数据接口，通过三轮共85个变体的系统性搜索，把一个基准策略的累计收益从293%提升到344%，同时把最大回撤从-16.02%改善到-12.43%。

二、准备工作：先搞清楚你的策略长什么样

      在动手调优之前，第一步是把基准策略"读"出来。禄得网提供了策略详情接口，AI可以直接调用，拿到策略的完整配置——包括用了哪些打分因子、哪些排除条件、持仓几只、止盈止损是多少。

      调用策略详情接口后，你会得到一份完整的"策略配方"。以本文的案例策略"某四低"策略为例，它的规则是：读取策略打分因子信息、排除条件信息。把这些信息搞清楚之后，你就知道了策略的"框架"。接下来的调优，就是在这个框架上做文章。

      拿到策略配置后，先不要急着改。用原回测参数跑一次回测，确认结果和线上显示的一致。这一步叫"复现校验"，目的是确保你拿到的配置是完整的、正确的。复现校验非常重要。如果复现结果和线上差很多，说明配置可能有遗漏，这时候调优就是在错误的基础上瞎改，越改越偏。在本案例中，复现回测结果如图：

三、第一轮调优：因子探索——加什么、减什么

第一轮的目标是"找方向"：在基准策略的基础上，尝试增加或减少打分因子，看看哪些因子能让策略变得更好。

**3.1 设计变体的