在quantstrat中使用apply.paramset函数优化策略时，我一直遇到一个问题。

我遇到的问题似乎与这里的问题相同： Quantstrat: apply.paramset fails due to combine error for certain paramater distributions,but not others

如果所有参数组合都返回至少一个事务，则优化效果良好，但是，如果其中一个组合不返回事务，则所有组合的结果都将丢失/为NULL，通常会出现以下错误：

“ match.names（clabs，names（xi））中的simpleError：名称与以前的名称不匹配”

我在下面提供了一个简短的示例，其中它生成一个成功的参数组合，该组合产生了多个事务（.nlist = 10和.sdlist = 1），并且一个组合不产生任何事务（.nlist = 10和。 .sdlist = 20）。

我希望能够从“结果”环境中提取用于此优化的tradeStats，但是由于错误，结果将变为NULL。

解决这个问题的最佳方法是什么？

# Demo from https://github.com/braverock/quantstrat/blob/master/demo/bbandParameters.R
require(foreach,quietly=TRUE)
require(iterators)
require(quantstrat)

demo('bbands',ask=FALSE)
strategy.st='bbands'

# Here I have chosen only a single parameter for the first distribution and two for the second,1 will work but 20 will fail
.nlist  = 10
.sdlist = c(1,20)

# Here are parameters that will successfully produce the results and tradeStats
#.nlist  = c(10,12)
#.sdlist = 1

# number of random samples of the parameter distribution to use for random run
.nsamples = 2 

add.distribution(strategy.st,paramset.label = 'BBparams',component.type = 'indicator',component.label = 'BBands',variable = list(n = .nlist),label = 'nFAST'
)

add.distribution(strategy.st,variable = list(sd = .sdlist),label = 'nSLOW'
)


results <- apply.paramset(strategy.st,paramset.label='BBparams',portfolio.st=portfolio.st,account.st=account.st,nsamples=.nsamples,verbose=TRUE)

希望我提供了足够的信息，如果没有，请告诉我，我将尽力详细说明。

预先感谢

编辑：该问题的明显答案是不要选择范围过大的参数，换句话说，不要将网络撒得太宽，即使参数没有跨这么大的范围，如果您对大量资产/数据集应用小型参数优化，则仍然可能出现此问题。例如，在这种情况下，将参数：“。nlist = c（10,12）”和“ .sdlist = 1”（在上面的示例中成功）应用于许多不同的股票，这可能不适用于所有股票他们，因此也会遇到这个问题。

任何输入将不胜感激。