1.选择策略优化参数，得到合适的参数获得正收益 2.构造一个投资组合，回测获得稳定收益 在TRADEBLAZER中实现一上的代码步骤

在TradeBlazer这个交易分析和回测平台上，实现优化参数选择和构建稳定投资组合的代码步骤通常涉及以下几个关键部分：

1. **参数优化**:
- 定义搜索空间：首先，你需要确定要优化的参数范围，比如买卖点触发、止损止盈比例、资金管理策略等。
- 设置目标函数：这通常是基于某个度量标准，如夏普比率、最大回撤等，表示期望的收益风险比。
- 使用优化算法：你可以选择Grid Search（网格搜索）、Random Search（随机搜索）或是更高级的优化算法，如遗传算法、梯度下降等。

   from optuna import create_study, optimize

   def objective(trial):
       params = {
           'entry_threshold': trial.suggest_float('entry_threshold', 0.0, 1.0),
           'exit_threshold': trial.suggest_float('exit_threshold', 0.0, 1.0)
           # 更多参数...
       }
       # 运行策略并计算收益
       return run_strategy(params)

   study = create_study(direction='maximize')
   study.optimize(objective, n_trials=100)  # 调整迭代次数
   best_params = study.best_params

2. **构建投资组合**:
- 创建资产列表：列出所有想包含在投资组合中的股票或金融工具。
- 分配权重：根据策略结果分配各资产在组合中的权重，可以是均匀分配或基于优化参数的结果。
- 回测策略：将优化后的参数应用到整个历史数据上，模拟交易过程，记录每个交易的盈亏。

   def create_portfolio(assets, weights):
       portfolio = Portfolio()
       for asset, weight in zip(assets, weights):
           portfolio.add_asset(asset, weight)
       return portfolio.run_backtest()

   assets = load_assets()  # 加载所有可用资产
   optimized_weights = {asset: best_params['weight'] for asset in assets}
   backtest_result = create_portfolio(assets, optimized_weights)