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multicharts的回測是重要的功能之一，透過回測統計報表尋找適合交易的方法。

到底停損多少點停利多少點數、指標的參數應該設多少，我們利用最佳化的功能可以尋找出一個適合的值。不過參數的最佳化必須謹慎評估，因為數據過度最佳化也相對存在著某些風險；在這裡介紹Multicharts的3D圖表功能

在最佳化圖表的左下角>>檢視3D最佳化圖表

可以透過圖表的呈現大致上找出好的參數值座落在什麼位置

利用滑鼠拖曳旋轉角度，看看最佳參數值附近是否起伏很大或者是平滑

如果在平原附近有突起一個高高的山峰，而不是呈現水平高原的現象，學術上稱之為參數孤島，使用這樣的參數會比較不客觀

策略是由實做交易觀念、想法，和觀察市場歷史行為所形成的交易系統。交易系統的想法隱含最佳化市場的行為。

策略最佳化搜尋定義的條件下最合適的參數。藉由測試一個區間的訊號參數，可以幫助使用者選取在特定歷史資料中達到最佳策略績效的參數；讓使用者更了解策略特性及設定新的進出場條件。

不同交易員使用不同條件去定義策略績效。有些交易員使用最高淨獲利，然而有些交易員使用最低損失。 MultiCharts讓交易員定義自己的條件。

 Multicharts回測的方法大致上分成二種，暴力演算和基因演算

暴力演算法，又稱為窮舉法，依序將所有可能的組合代入策略找尋最佳解。這個方式的好處是所有組合都會被計算並找出絕對最佳解。

暴力演算法最佳化需要的時間和可能解的數量成正比。這個方式的缺點是，除非使用較少的參數，否則找出最佳解所需的時間可能會是無法接受的漫長。因此，暴力演算法最佳化可能只有在有限可能性的情況下才適合。

基因演算法最佳化只計算較精準的組合，使用暴力演算法的部分時間找尋近似最佳解。這使得基因演算法最佳化足以分析上百個參數的策略。進一步基因演算法的設定可以增加這個功能的彈性；缺點是求出來的解會是近似最佳解，不見得會是最佳解。

最佳化參數可以幫你的策略加分，降低交易的不確定性；也可以美化報表來掩飾內心的不安，相對地陷入另一種迷失，過去的績效不代表未來，投資者仍需謹慎評估!!