历史回溯测试是量化投资的大杀器，给量化策略的评估和开发都带来了巨大的好处，详情请看《量化扫盲：什么是历史回溯测试？》
但是历史回溯测试也带来了一个大问题，就是“过度拟合”。
先解释一下什么是“拟合”？一个策略，确定了基本的投资框架和交易算法之后，还需要经过细调和优化，以提高收益并降低风险，这个细调优化的过程，就是“拟合”。
                                                            拟  合  数  据

参数调优是拟合的主要方法之一。什么是参数调优？举个例子……

假如，我们有一个双均线策略：短期均线上穿长期均线时买入，短期均线下穿长期均线卖出。那么短期均线是几日均线就是一个参数，长期均线是几日均线也是一个参数。

假设两个参数的初始值分别是20日均线和250日均线。经过历史回溯测试，策略的年化收益是15%，还不错。

不过我们还想试试其他的参数，看看效果如何，发现短期均线改为30日均线，长期均线不变，年化收益可以提高到18%。于是我们更换了策略的初始参数，改为30日和250日。
这个就是参数调优，也是策略拟合的过程，拟合是优化策略的一个重要手段。

那么什么是过度拟合？顾名思义，就是拟合得过分了。

孔子曰：过犹不及，是有大智慧的。过度拟合的结果，就是策略失去了通用性，虽然能在回溯时间段内画出完美的收益曲线，换到其他时间段就不灵了。

是不是不太好理解，我们做个类比……

追女生有很多方法，比如请女生吃饭，请她看电影，送小礼物等等。男生都是如何学习这些技巧，提升自己的泡妞能力的呢？

说起来也简单，都是在实践中不断试错，不断总结经验教训，然后不断提高的。这个其实就是一个拟合的过程。

但是，如果是针对同一个女生进行“过度拟合”总结出来的技巧，换成别的女生可能就效果不佳了。比如这个女生喜欢川菜和动漫周边，追别的女生你也请吃川菜，也送动漫周边，效果肯定大打折扣。这就是过度拟合。

所以，过度拟合描述了策略的在未来不能延续其优良表现的风险。然而，判断拟合是否过度是个世界级的大难题，大家都没有好的办法。

一般会基于人工智能深度学习，对平台上的策略进行了过度拟合的风险判断。分成“低风险”、“较低风险”、“较高风险”、“高风险”四挡，风险越低越好。

如前所述，对过度拟合的风险评估目前属于前沿的探索，存在误判的可能。目的仅仅是在挑选策略的时候起到辅助参考的作用。

不同策略发布后，是在模拟实盘环境中计算调仓的，不存在过度拟合的风险，所以发布后的收益数据更有说服力。

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