在Quantstrat中进行优化时，在运行add.distribution和apply.paramset之后需要执行哪些步骤才能获得输出？

在Quantstrat中进行优化时，在运行add.distribution和apply.paramset之后，需要执行以下步骤才能获得输出：

1. 创建一个策略对象（strategy object）并定义策略的交易规则、信号和过滤器。
2. 创建一个portfolio对象（portfolio object）并定义资金管理规则和交易成本。
3. 创建一个account对象（account object）并定义账户初始资金和交易单位。
4. 创建一个orderbook对象（orderbook object）用于记录交易订单。
5. 创建一个blotter对象（blotter object）用于记录交易执行情况。
6. 创建一个perf对象（perf object）用于记录策略的绩效指标。
7. 使用applyStrategy函数将策略应用于数据，并生成交易信号。
8. 使用applyIndicators函数计算策略所需的指标。
9. 使用applySignals函数将交易信号应用于数据，并生成交易订单。
10. 使用applyRules函数根据交易规则过滤交易订单。
11. 使用updatePortf函数更新portfolio对象的持仓和现金情况。
12. 使用updateAcct函数更新account对象的持仓和现金情况。
13. 使用updateEndEq函数更新portfolio对象的总资产情况。
14. 使用updateOrders函数更新orderbook对象的交易订单情况。
15. 使用updateBlotter函数更新blotter对象的交易执行情况。
16. 使用updatePerf函数更新perf对象的绩效指标。
17. 使用chart.Posn函数生成持仓图表。
18. 使用chart.CumReturns函数生成累计收益图表。
19. 使用chart.Equity函数生成资产曲线图表。
20. 使用tradeStats函数生成交易统计指标。

以上步骤可以帮助您在Quantstrat中进行优化，并获得相应的输出结果。

请注意，Quantstrat是一个开源的R语言包，用于量化交易策略的开发和回测。腾讯云没有直接相关的产品或服务与Quantstrat对接。