本文估计要做过量化测试的才看得懂，有一定专业性。不过即使没有做过量化测试也可以看一看，当是看科普文章，我尽量写得简单一些。
过度拟合是量化回测中最常见的错误，也是最容易犯的错误之一。什么是过度拟合呢？我朋友的岳父没有炒过股，他一直认为炒股很简单。他指着K线图说，股价从1元涨到10元，如果1元买进10元卖出就可以赚9倍，赚钱太简单了，我2007年刚入市时也是这么想的。回测中，如果测试程序每一次都是在最低价买进、最高价卖出，那么很可能就是过度拟合了。
导致过度拟合的原因主要有两个。一是测试时间过短，二是过度优化，条件和参数太多。
我们先来看一看测试时间过短的问题。测试时间的长短不能看绝对时间，这是什么意思呢，难道一年比一个月短？还真有可能。如果测试的是月线级别，那么一年只有12个周期，如果测试的是1分钟级别，一个月有60*4*22=5280个周期。你一定明白了，测试时间的长短指的是周期数的多少，也就是样本数过少。我曾经写过一个期货套利回测，用的是tick级别数据，这个级别的一般测试半年就算时间非常长了。那么周期数过少有什么问题呢？比如我们测试的是日线级别，一共只测试了2个月，一共大概只有45个交易日。这么少的周期数可能导致两个问题，第一、可能测试的某个参数刚好躲过了下跌赶上了上涨从而收益非常高，但是参数改变一点收益就大变样，这就叫过度拟合了。第二、可能测试的这个时间段只有一种类型的行情，比如刚好是大涨，或是大跌，或是振荡。如果是大涨，那么选择的参数可能都只适合大涨，而不适合别的行情类型。
第二个问题是参数太多。通过非常多的参数，或是过度复杂的模型，最后某个参数组合刚好躲过了所有下跌赶上了所有上涨，导致最后的测试收益非常漂亮。我早期写过的一个测试，曾经使用了9个参数。这9个参数是怎么来的呢？我刚开始也只用了1-2个参数，测试后观察发现某种情况下效果不好，如果加上一个条件，就可以效果好一点，再测试果然效果有好转。再观察又发现一个问题，如果加上某个条件这个问题就可以避免。就这样循环，条件和参数加了一个又一个，最终的测试效果非常优秀。因为不断的加条件加参数，几乎所有的下跌都逃过去了，所有的上涨都赶上了，这就是过度优化从而导致的过度拟合。
根据我的多年测试经验及出现过度拟合的原因，我认为要避免过度拟合，重点要注意这样两点。
一、测试时间足够长，或者叫测试样本足够多。我们A股的历史比较短，大部分能取到的数据只有十几年，对于日线级别的测试，并不算太长。这种情况下，至少要保证测试时间段中既有大涨行情、也有大跌行情、还要有振荡牛皮行情。我的股债轮动系列测试选择从2005-2019年，包含了多次大涨大跌和振荡行情，所以出现参数拟合的可能性极小。
二、测试条件及参数不能大于3个。不能为了避免某种不好情况就加个条件或参数，过度优化必然导致过度拟合。我的股债轮动系列测试判断条件非常简单，参数也只有2个，所以因为参数过多模型复杂导致过度拟合的可能性也极小。
大道至简！过度拟合最后产生的直接结果就是因为太复杂所以不通用。我认为只要做到测试样本足够多，并且参数不大于3个，就可以基本上避免过度拟合。
关于如何选择实盘交易使用的参数，我有一个常用的选参数方法。比如现在是2019年5月，测试时我只测到2017年底。从测试结果中选一个比较优秀的参数，然后用这个参数测试从2018年1月到现在的收益情况，如果收益排名与之前没有太大的差别，一般参数就没有问题。
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