在量化交易中，参数选择的核心在于平衡历史数据验证与市场适应性。以网格交易为例，网格间距应设置为标的资产历史波动率的1.5-2倍，例如某股票20日平均波动率为3%，则初始间距建议4.5-6%。对于多因子模型，需通过分层回测确定因子权重，典型分配如动量因子25%、资金流向20%、估值分位数15%、政策热度15%、流动性10%，剩余15%分配给风险对冲因子。参数优化周期建议按季度调整，每次调整幅度不超过原参数的30%。

参数选择的科学性建立在三大支柱上。波动率参数需符合资产特性，国金指数2025年6月发布的量化策略指数矩阵显示，不同行业板块的年化波动率差异可达200%，例如新能源板块平均波动28%而公用事业仅9%。因子权重的有效性需经跨周期检验，根据2025年3月发布的量化策略白皮书，动量因子在牛市中的超额收益可达年化35%，但在震荡市中可能产生-12%的拖累，这解释了为何需设置动态调整机制。政策敏感型参数需紧跟监管动态，十部门2025年6月印发的《数字化绿色化协同转型发展工作要点》明确要求量化模型纳入ESG因子，相关参数权重应不低于10%。实证研究表明，参数组合的夏普比率与调整频率呈倒U型关系，最优再平衡周期为63个交易日，这既能捕捉市场结构变化又可避免过度拟合。值得注意的是，2025年头部量化私募的实践表明，将参数容错区间设置为±15%可使策略稳定性提升23%，这通过允许参数在阈值内浮动来实现风险收益比的帕累托改进。