简单聊聊什么是量化交易中交易策略的过拟合问题

过度拟合历史市场趋势的交易策略是量化交易容易陷入的陷阱之一，但许多人认为，只要他们看到平滑的基金回测曲线，就一定是过度拟合的，这有点主观。

在定量战略制定过程中，我们习惯于用参数描述系统。设计者通常通过添加或优化参数来找到最佳交易信号。如果优化过度或添加的参数数量过多，则容易产生过拟合的现象。

如何避免过度贴合

1. 适当增加历史测试数据的样本量，以避免事务太少。我们需要大量的历史数据来测试。如果测试数据太小，即使我们的策略在样本中表现很好，也无法令人信服。另一方面，交易太少往往会增加太多的交易损失，并过滤损失交易，这是一种过度适合的情况。
2. 将样本分为内部和外部。我们可以在设计策略时使用样本中的数据。获得结果后，我们使用样本外的数据进行测试。如果收益大幅下降，我们应该注意它是否过度合适。
3. 控制核心参数的数量。参数过多会导致过度拟合。
4. 观察参数平面，并在优化系统时考虑接近最佳参数的参数。如果附近参数的性能远低于最佳参数的性能，则可能是过度拟合。