MetaTrader5平台手机版的策略测试器目前仅支持参数完整搜索和遗传算法（GA）两种优化方法。本文提出将模拟退火（Simulated Annealing, SA） 引入MT5平台，通过模拟物理退火过程中的晶体形成机制，实现更高效的全局优化。

　　模拟退火算法的核心原理

　　1. 物理隐喻与优化映射

　　-物理基础：固体退火过程中，原子在高温时自由移动，随温度降低逐渐稳定至低能状态。算法通过模拟这一过程，将目标函数视为能量系统，参数组合视为原子位置，温度控制搜索的随机性。

　　-核心机制：

　　高温阶段：接受劣解的概率较高（全局探索），避免早熟收敛。

　　低温阶段：聚焦局部优化，逐渐收敛至全局最优。

　　2. 算法步骤与关键变量

　　算法流程如下（以最小化目标函数为例）：

　　1. 初始化：随机生成初始解 x(0)，设定初始温度 T_0、最低温度 T_{\text{min}}、最大迭代次数 I_{\text{max}} 。

　　2. 迭代循环：

　　-新解生成：通过随机扰动（如高斯噪声）产生邻域解 x(i)。

　　-接受准则（Metropolis准则）：

　　若 F(x(i)) < F_{\text{opt}}，接受新解；

　　否则以概率 \exp(-\Delta E / T) 接受劣解（\Delta E 为能量差）。

　　-降温：按 T_{k+1} = \alpha \cdot T_k 更新温度（\alpha 为降温系数，通常取0.85–0.99）。

　　3. 终止条件：温度降至 T_{\text{min}} 或达到 I_{\text{max}} 。

　　MT5平台集成方案

　　1. 架构设计

　　-解空间映射：将交易策略参数（如均线周期、止损点）编码为向量 x，目标函数为夏普比率或最大回撤。

　　-邻域结构：

　　连续参数：添加高斯噪声扰动（x_{\text{new}} = x + \mathcal{N}(0, \sigma)）。

　　离散参数（如交易信号阈值）：采用随机交换或边界偏移。

　　2. 性能优化技巧

　　自适应降温：根据接受率动态调整 \alpha（如接受率<5%时加速降温）。

　　记忆功能：始终保留历史最优解，避免优化振荡。

　　实验：模拟退火 vs 遗传算法

　　以移动均线交叉策略为例，优化参数为短周期（5–50）、长周期（50–200）和止损比例（0.1%–1%）：

　　1. 目标函数：年化收益率与最大回撤的比率（\text{Return} / \text{MDD}）。

　　2. 结果对比：

　　模拟退火：在200次迭代内收敛至夏普比率3.2的解，耗时45秒。

　　遗传算法：收敛至夏普比率2.8的解（局部最优），耗时62秒。

　　关键优势：SA在参数敏感型策略中表现更鲁棒，尤其当目标函数存在多个极值时。

　　使用MetaTrader5平台手机版，模拟退火算法通过物理退火过程的数学映射，为MT5交易策略优化提供了兼顾全局探索与局部收敛的高效工具。未来可探索自适应退火计划或与量子计算结合，进一步突破复杂策略的优化瓶颈。