优化历史
参数重要性 (fANOVA)
平行坐标图 — 参数 ↔ score
经验分布函数 (EDF)
时间线 — 试验耗时与状态
参数切片图（单参数影响）
每参数独立小图，避免 19 参数挤在 5400px 宽的复合图里导致标签重叠。
切片 — InpFastEmaPeriod
切片 — InpSlowEmaPeriod
切片 — InpRsiPeriod
切片 — InpRsiBuyLevel
切片 — InpRsiSellLevel
切片 — InpPullbackAtrMult
切片 — InpAtrPeriod
切片 — InpMaxSpreadAtrPct
切片 — InpRiskPercent
切片 — InpAtrSLMult
切片 — InpAtrTPMult
切片 — InpBreakEvenPoints
切片 — InpBreakEvenLock
切片 — InpTrailStartPoints
切片 — InpTrailStepPoints
切片 — InpMaxTradesPerDay
切片 — InpDailyLossLimit
切片 — InpMinSecondsBetween
等高线图（参数两两交互）
按 fANOVA 重要性 Top-6 参数两两配对，避免 19²=361 子图密集到无法读。