Die Effizienz eines jeden Handelsroboters hängt von der richtigen Auswahl seiner Parameter ab (Stichwort Optimierung). Jedoch können Parameter, die sich für ein Zeitintervall als optimal erwiesen, ihre Wirksamkeit in einer anderen Zeitspanne der Handelshistorie nicht bestätigen. Außerdem erweisen sich EAs, die während der Tests Gewinne zeigen, als verlustbringend in Echtzeit. Damit rückt das Thema der kontinuierlichen Optimierung in den Vordergrund. Bei vielen Routinearbeiten suchen Menschen immer nach Möglichkeiten, diese zu automatisieren. In diesem Artikel schlage ich einen nicht standardisierten Ansatz zur Lösung dieses Problems vor.