调优软件性能参数需要结合系统级和软件级设置，以下是具体方法：

一、系统级性能优化

关闭不必要的后台服务

通过系统设置或服务管理工具（如Windows的任务管理器、Linux的`systemctl`）禁用不必要的后台进程，释放系统资源。

调整虚拟内存与磁盘性能

- 增大虚拟内存容量以应对大内存需求

- 优化磁盘读写速度，如使用SSD、调整文件系统参数等。

优化网络配置

调整网络带宽限制、启用QoS（服务质量）优先级设置，减少网络延迟。

二、软件级性能调优

（一）通用优化策略

清理插件与启动项

移除软件安装时自带的冗余插件，减少系统启动时的资源占用。

调整软件性能设置

- 关闭动画效果、降低渲染质量（如视频编辑软件）

- 合理分配内存资源，避免因内存不足导致卡顿。

使用性能分析工具

利用Profiler、APM（应用性能管理）等工具定位代码瓶颈，如CPU密集型任务、内存泄漏等。

（二）数据库性能优化

调整缓存大小与事务日志

根据数据量调整数据库缓存参数，优化查询性能。

优化SQL语句与索引

通过索引优化、查询重写减少数据库负载。

（三）编程语言与框架优化

代码层面优化

- 减少循环次数，使用高效算法和数据结构（如散列表、快速排序）

- 避免重复计算，采用缓存机制存储中间结果

- 合理使用并发编程（多线程/多进程）提升执行效率。

调整运行环境参数

为编程语言分配更多内存（如Python的`-Xmx`参数），优化垃圾回收机制。

（四）股票软件指标公式优化

参数组合与历史数据验证

通过调整成交量、涨跌幅、均线等指标参数，结合历史数据测试选股准确性。

动态调整策略

根据服务器负载和网络状况实时调整并发处理数量、数据传输速率等参数。

三、参数调整步骤与注意事项

明确性能目标

确定关键性能指标（如响应时间、吞吐量），设定可衡量的测试场景。

分阶段调整与测试

采用试错法或A/B测试，每次调整后验证效果，避免一次性修改过多参数。

监控与微调

使用性能监控工具持续观察资源利用率、响应时间等指标，根据反馈进行精细调整。

通过以上方法，可系统化提升软件性能，需根据具体场景选择优化方向。