按“机器学习/模型预测优化”思路来改，结构可以这样调整：

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## 改法核心

1. 保留 **回测调用逻辑**（原来 GA 的 `evaluate()` 或 `fitness()` 部分），因为它是核心的盈利数计算。
2. 去掉 GA 的选择/交叉/变异部分，改成：

   * **第一阶段（探索）**：随机生成 N 组参数 → 跑回测 → 存成 `(params, profit)`
   * **第二阶段（利用）**：训练一个预测模型（例如 `RandomForestRegressor`）来拟合 `(params → profit)`
   * **第三阶段（优化）**：用模型快速评估大量随机参数 → 挑预测盈利最高的 Top N → 实际回测确认

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在这个 `optimizer.py` 里：

* 保留现有的 **参数定义、回测调用、指标计算**
* 替换 GA 循环为 **“随机探索 + 模型预测筛选”**
* 把结果输出成和现在 GA 一样的格式（方便和旧版本对比）

这样就能直接运行，不需要重写项目结构。

保留现有所有参数配置和回测入口，只替换优化器核心逻辑。