程序化模型的优化可以从以下几个方面进行：
参数选择优化
关键参数识别：通过深入了解交易策略的逻辑，识别出对交易结果有关键作用的参数。例如，在趋势跟踪模型中，移动平均线的周期参数是关键之一。
敏感性分析：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。避免过多参数导致模型复杂且容易过度拟合。
参数高原与参数孤岛：争取参数高原而不是参数孤岛。参数高原表示模型在较宽的参数范围内都能取得较好的效果，而参数孤岛则意味着模型在参数值偏离某个范围时表现显著变差。
数据处理优化
数据质量：确保数据的准确性、完整性和及时性。错误的数据会导致模型偏差，因此需要选择可靠的数据源并进行清洗，去除异常值。
数据样本选择：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。根据市场特点选择合适的样本区间，例如在波动较大的市场中，可以选择相对较短但包含近期完整周期的样本。
算法优化
梯度下降法：通过计算目标函数关于参数的梯度，并根据历史梯度计算一阶动量和二阶动量，最终根据下降梯度对参数进行更新。常见的优化算法包括SGD、SGDM、NAG、AdaGrad、AdaDelta、Adam和Nadam等。
学习率调整：学习率的选择对模型的训练收敛速度和稳定性有重要影响。可以根据不同的优化算法选择合适的学习率策略。
程序结构优化
代码书写：遵循清晰的书写规则，有利于程序的维护和扩展。例如，使用缩格书写形式，合理封装标识符和常量。
算法和数据结构选择：选择合适的算法和数据结构可以显著提高程序的执行效率。例如，用快速排序代替插入排序，用二分查找代替顺序查找。
编译器优化选项：合理设定编译器优化选项，选择合适的优化方式，可以提高代码的执行效率和质量。
通过上述方法，可以有效地优化程序化模型，提高其在新市场环境下的适应能力和盈利能力。