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评估量化交易策略的有效性需要考虑多个指标和方法。以下是一些常用的评估方法和指标：

1、回测：通过历史数据模拟策略的表现。回测应该覆盖足够长的时间跨度和不同市场环境，以评估策略的稳定性和适应性。

2、收益指标：包括年化收益率、夏普比率、最大回撤等指标。年化收益率反映策略的平均收益水平，夏普比率衡量收益与风险的平衡，最大回撤表示策略在最坏情况下的损失。

3、统计指标：如胜率、盈亏比、交易次数等。胜率表示策略的成功率，盈亏比表示盈利交易与亏损交易的比例，交易次数可以衡量策略的活跃度。

4、风险控制：评估策略的风险控制能力，包括止损和止盈机制、资金管理等。

5、稳定性和鲁棒性：策略在不同时间段和市场环境下的表现是否稳定，是否对参数和数据的变化敏感。

6、实盘测试：将策略应用于实际交易中，观察实际执行的结果与回测结果是否一致，检测策略的可执行性和实用性。

在量化策略中，过拟合是一个常见的问题，即策略在历史数据上表现良好，但在未来市场上表现不佳。以下是一些方法来判断是否过拟合：

1、样本内外测试：将数据分为样本内和样本外两部分，用样本内数据进行参数优化和回测，然后用样本外数据测试策略的表现。如果策略在样本内表现良好，但在样本外表现差，可能存在过拟合问题。

2、灵敏度分析：对关键参数进行灵敏度分析，观察参数的变化对策略表现的影响。如果策略对某个参数的变化非常敏感，可能存在过拟合问题。

3、参数稳定性分析：观察策略在不同参数组合下的表现，如果策略在周边参数组合下表现不稳定，可能存在过拟合问题。

4、策略鲁棒性测试：对策略进行一些随机干扰或变动，观察策略的表现是否稳定。如果策略对干扰或变动非常敏感，可能存在过拟合问题。

5、使用交叉验证：将数据分为多个交叉验证集，用其中一部分进行参数优化，然后用剩余部分进行回测。多次交叉验证可以减少过拟合的风险。