下面是一个使用Pine脚本来实现变量值的迭代以实现最大策略收益的示例代码：

//@version=4
study("Variable Value Iteration for Max Strategy Returns", overlay=true)

// 以变量值迭代的方式计算最大策略收益
calcMaxReturns(value) =>
    maxReturns = 0.0
    for i = 1 to bar_index
        returns = close[i] - close[i-1]
        if returns > value
            maxReturns := returns
    maxReturns

// 定义变量范围和步长
varMin = -10.0
varMax = 10.0
varStep = 1.0

// 初始化最大策略收益和对应的变量值
maxStrategyReturns = -999999.0
optimalValue = 0.0

// 迭代计算最大策略收益
for value = varMin to varMax by varStep
    strategyReturns = calcMaxReturns(value)
    if strategyReturns > maxStrategyReturns
        maxStrategyReturns := strategyReturns
        optimalValue := value

// 打印最大策略收益和对应的变量值
plot(maxStrategyReturns, color=color.blue, title="Max Strategy Returns")
plot(optimalValue, color=color.red, title="Optimal Value")

上述代码中，我们首先定义了一个名为calcMaxReturns的函数，用于以变量值迭代的方式计算最大策略收益。该函数接受一个变量值作为参数，并在每个时间点计算收益。如果收益大于给定的变量值，则更新最大收益。

接下来，我们定义了变量范围和步长，并初始化最大策略收益和对应的变量值。

然后，我们使用for循环来迭代计算最大策略收益。在每个迭代步骤中，我们调用calcMaxReturns函数计算策略收益，并将其与当前的最大策略收益进行比较。如果当前策略收益更大，则更新最大策略收益和对应的变量值。

最后，我们使用plot函数将最大策略收益和对应的变量值绘制在图表上。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现方法可能因应用场景和需求的不同而有所差异。