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QMT量化回测里，判断过拟合的样本外验证核心，是用策略从未参与训练的新数据测试，对比样本内外表现差异。
我拆解下：过拟合就是策略只记住了历史数据的偶然波动，换数据就不好用。操作分三步：1. 把历史数据分成两部分，比如八成做样本内优化策略参数，两成留作样本外测试；2. 绝对不能用样本外数据来调策略；3. 看样本外的收益、回撤指标，要是和样本内差很多，就是过拟合。举个例子，用2020-2023年数据调策略，测2024年的，样本内赚15%，样本外只赚5%还回撤大，就是过拟合了。要注意样本外数据不能提前用，不然验证就不准啦。
我司QMT支持样本外数据快速导出，想了解更多QMT量化回测的实操技巧，可以点击追问或添加微信详细说。
我拆解下：过拟合就是策略只记住了历史数据的偶然波动，换数据就不好用。操作分三步：1. 把历史数据分成两部分，比如八成做样本内优化策略参数，两成留作样本外测试；2. 绝对不能用样本外数据来调策略；3. 看样本外的收益、回撤指标，要是和样本内差很多，就是过拟合。举个例子，用2020-2023年数据调策略，测2024年的，样本内赚15%，样本外只赚5%还回撤大，就是过拟合了。要注意样本外数据不能提前用，不然验证就不准啦。
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发布于2026-10-16 16:14 杭州
还有疑问？看看专业认证经理怎么说
资深曹经理：
需通过样本外独立数据检验策略的适配性，避免策略过度匹配历史行情
资深黄经理：
可通过模拟实盘的小周期数据验证策略有效性，排查过拟合风险
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