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1、为什么有“枚举”和“遗传”两种参数优化方式，原理是什么？
答：枚举是在每个参数最小值与最大值之间抽选几个效果最好的参数值，遗传是在枚举好的参数值基础上进行微调，让参数达到最优。
原理:假设有两个参数N1,1,10，缺省值是1
N2,3,20，缺省值是5
枚举：除去最小值和最大值，根据设置的"步长"挑选出所有满足条件的参数，进行全排列。
1)、如果缺省值不在挑选出的参数内，则总次数为：全排列次数+缺省值的计算次数
2)、如果缺省值在挑选出的参数范围内，则总次数为：全排列次数
以上面的参数为例：
如果步长设置为2
则根据步长为2，筛选出的N1的值为：3（1+2）5（3+2）7（5+2）9（7+2）；筛选出的N2的值为5 7 9 11 13 15 17 19 ，每个参数的最大最小值不取。
总次数的计算：
C1=N1参数与N2参数的全排列=4*8=32
N1的缺省值为1，不在筛选出的参数范围内，所以需要计算对该参数进行组合计算：8次（与N2筛选出的8个参数进行组合计算）
N2的缺省值为5，已经在筛选出的参数范围内，所以不需要再计算该参数
所以枚举的计算总次数为：4*8+8=40
遗传：
计算次数不定，步长默认为1，按照参考标准所占比重比较各组参数计算结果。
假设枚举后我们存入的参数组为N1=5，N2=10
默认参数组为（5,10）
固定参数N2=10，参数N1先向大的方向查找
(6,10)>(5,10)，继续向大的方向查找
(7,10)< (6,10)，再向大的方向查找，确认是否停止
(8,10)< (6,10)，确认停止
大的方向停止，向小的方向查找
(4,10)>(6,10)，继续向小的方向查找
(3,10)< (4,10)，再向小的方向查找，确认是否停止
(2,10)< (4,10)，确认停止
确定参数N1=4，为最优参数，参数N2像大的方向查找
(4,11)<(4,10)，再向大的方向查找，确认是否停止
(4,12)>(4,10)，找到了更大盈利率的参数，继续向大的方向查找
(4,13)< (4,12)，再向大的方向查找，确认是否停止
(4,14)< (4,12)，确认停止
大的方向停止，向小的方向查找
(4,9)< (4,12)，再向小的方向查找，确认是否停止
(4,8)< (4,12)，确认停止
新的参数组确认为（4,12）
重复上述步骤，固定参数N2=12，参数N1向大的方向查找
(5,12)>(4,12) ，继续向大的方向查找
(6,12)< (5,12)，再向大的方向查找，确认是否停止
(7,12)< (5,12)，确认停止
大的方向停止，向小的方向查找
(3,12)< (5,12)，再向小的方向查找，确认是否停止
(2,12)< (5,12)，确认停止
确定参数N1=5，为最优参数，参数N2像大的方向查找
(5,13)<(5,12)，再向大的方向查找，确认是否停止
(5,14)< (5,12)，确认停止
大的方向停止，向小的方向查找
(5,11)< (5,12)，再向小的方向查找，确认是否停止
(5,10)< (5,12)，确认停止
得到新的参数组（5,12）
重复上述步骤，固定参数N2=12，参数N1向大的方向查找
(6,12)< (5,12)，再向大的方向查找，确认是否停止
(7,12)< (5,12)，确认停止
大的方向停止，向小的方向查找
(4,12)< (5,12)，再向小的方向查找，确认是否停止
(3,12)< (5,12)，确认停止
确定参数N1=5，为最优参数，参数N2像大的方向查找
(5,13)<(5,12)，再向大的方向查找，确认是否停止
(5,14)< (5,12)，确认停止
大的方向停止，向小的方向查找
(5,11)< (5,12)，再向小的方向查找，确认是否停止
(5,10)< (5,12)，确认停止
确定最优参数组为（5,12）
2、参数写在模型源码中和写在参数列表中有什么区别。
答：两者对模型的运行没有区别，但参数列表中的参数可进行参数优化，写在源码中的参数则不能。
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