程序化交易优化数据的方法主要包括以下几个方面：
参数选择的优化
通过敏感性分析等方法，去除对模型结果影响不大的参数，简化模型结构，提高模型的稳定性和泛化能力。
数据处理优化
选择可靠的数据源，并进行清洗，去除异常值，确保数据的准确性、完整性和及时性。
根据市场特点选择合适的样本区间，避免样本区间过短导致过度拟合，或过长包含不再适用的市场情况。
回测与评估
利用历史数据进行模拟交易，检验优化后的参数是否有效，发现策略中的潜在问题如过度拟合、滑点等，并进行调整。
机器学习与数据挖掘
应用机器学习和数据挖掘技术，从历史数据中挖掘出潜在的交易规律和模式，发现新的交易信号或优化现有信号。
实时交易与反馈
在实盘交易中，密切关注策略表现，并根据市场反馈及时调整，例如，当市场条件发生变化时，某些策略可能不再有效。
软件优化
优化算法交易，提高交易执行速度。
确保市场数据的准确及时。
提升用户操作的流畅性和舒适性。
确保软件运行的安全稳定。
指标公式优化
根据市场环境和用户偏好，对指标公式进行适当调整和优化，例如，利用通达信函数编写的资金流向指标公式。
风险管理
设置合理的止损，控制风险，止损参数的设定要根据模型的风险承受能力和交易品种的波动特性来确定。
多参数优化
在多参数程序化交易模型中，进行多参数优化，确保各个参数之间的协调性，避免出现矛盾的情况。
通过上述方法，可以有效地优化程序化交易的数据，提高交易策略的盈利能力和稳定性。