这是一个在量化交易领域经常被讨论的问题，没有绝对的“更靠谱”，因为“靠谱”取决于具体的策略逻辑、市场环境、风险偏好以及回测和实盘验证的严谨性。T0策略（日内交易策略）本身风险较高，对模型的稳定性和适应性要求很高。
我们来分析一下这三种方法的优缺点：
"1. 非凸（Non-Convex）优化:"
"核心思想:" 搜索全局最优解，理论上能找到比凸优化更好的（甚至全局最优的）策略参数组合。 "优点:" "潜力更高:" 有可能找到比凸优化限制下更优的策略配置，实现更高的夏普比率或更低的回撤。 "不限于局部最优:" 避免陷入凸优化可能出现的局部最优解陷阱。 "缺点:" "计算成本极高:" 寻找全局最优通常非常耗时，计算复杂度远超凸优化。 "黑箱问题:" 很多有效的全局优化算法（如遗传算法、模拟退火、粒子群优化等）可能难以解释最优解是如何得到的，参数的物理意义不明确。 "收敛速度慢:" 可能需要很长的迭代时间才能收敛到较好的解。 "对初始值敏感:" 某些算法可能需要较好的初始值才能找到好的解。 "泛化能力

量化T0策略，非凸、跃然、卡方哪个更靠谱？