格點搜尋 Grid Search
格點搜尋 Grid Search 是最直觀的參數優化方法：為每個參數設定一組候選值，把所有組合排成網格，逐點代入目標函數（例如跑完整回測取夏普比率），選出表現最好的一點。優點是簡單、可並行、不會遺漏格內任何組合；致命傷是成本隨維度指數上升——三個參數各取 20 個值已要 8,000 次評估，每次回測若耗時數分鐘便完全不可行，而且最佳點仍可能落在格點之間。格點搜尋對每個點一視同仁，不會利用已取得的結果去指導下一步往哪裡試，這正是貝葉斯優化要改善的地方：用模型推斷哪些區域值得試，以更少的評估次數逼近最優。格點太密亦容易把回測噪聲當成訊號，加劇過度擬合風險。
相關筆記：貝葉斯優化 Bayesian Optimization：黑盒策略參數優化的核心框架
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