参数调整是指对交易模型的参数进行调整，以获取最佳的交易策略。策略改进则是指对交易模型的交易逻辑和规则进行改进，以提高交易模型的盈利能力。例如，可以通过添加止盈止损机制、优化交易信号的过滤条件等。首先是数据质量的问题，包括数据缺失、异常值等，在进行回测前需要对数据进行清洗和处理。同时，需要注意数据质量和过度拟合等问题，确保研究结果的有效性和可靠性。
期货市场交易模型的研究通常包括基于历史数据的回测和优化两个方面。回测是指利用过去的市场数据对交易模型进行评估和验证，通过模拟历史交易来评估模型在不同市场条件下的表现。优化则是指通过对交易模型进行参数调整和策略改进，提高模型在实际交易中的表现。
在进行回测时，首先需要选择一段历史数据，并将其按照一定的时间段分隔为训练集和测试集。训练集用于模型参数的估计和策略的优化，测试集则用于评估模型的表现。常用的回测指标包括收益率、夏普比率、最大回撤等，用于衡量交易模型的盈利能力和风险控制能力。
优化交易模型的方法包括参数调整、策略改进和模型组合等。参数调整是指对交易模型的参数进行调整，以获取最佳的交易策略。常见的参数优化方法包括网格搜索、遗传算法等。策略改进则是指对交易模型的交易逻辑和规则进行改进，以提高交易模型的盈利能力。例如，可以通过添加止盈止损机制、优化交易信号的过滤条件等。模型组合是指将不同的交易模型进行组合，形成一个更加综合和稳定的交易策略。
此外，为了保证回测结果的有效性和可靠性，还需要注意一些常见的问题。首先是数据质量的问题，包括数据缺失、异常值等，在进行回测前需要对数据进行清洗和处理。其次是过度拟合的问题，包括过度调整参数和过度复杂的交易策略，可能导致在历史数据上表现良好，但在未来的实际交易中表现不佳。因此，在进行回测和优化时，需要采用合理的样本外验证方法，并进行参数敏感性分析等。
综上所述，期货市场交易模型的研究需要基于历史数据进行回测和优化，通过评估交易模型的盈利能力和风险控制能力，并对模型进行参数调整、策略改进和模型组合，以提高模型在实际交易中的表现。同时，需要注意数据质量和过度拟合等问题，确保研究结果的有效性和可靠性。
