主题：盛邀dianslm就技术分析理论进行PK

过度优化问题：

   为了避免过度优化，我们测试的前提就是：样本数要足够多，且为连续样本，行情经历了各种变化，如此得到的参数具有全局一致性，它适应行情的各种环境。在上面这种情况下，来观察未来样本外资金曲线特性，看是否与原样本内资金曲线有“一致性”表现，这里显然不是指分段优化后各资金曲线上的区别，我们这里更强调“整体特征”的相似性，历史相似性。

    如果训练的样本数不够，的确也容易因“意外”的行情，而出现资金曲线意外走势。
为了避免这类情况，我们特别强调样本数要“足够”。



    “模型只活在过去”的原因：

1、“K线样本数”不够，没有有效覆盖各种行情模式，导致过度优化
2、K线样本数虽然够了，但“交易系统信号样本数”不够，没有有效覆盖各种行情模式，导致过度优化
3、“K线样本数”够了，“交易系统信号样本数”也够了，但是因为“参数”较多即“子策略”多，导致每个“子策略”实际分配的样本数不够，造成过度优化
4、模型编程测试有问题，或用了未来函数，得出的是错误的测试报告
5、模型盈利不高，误差与随机偏差导致边际收益失去保护



      股指期货上市已经有 3年了，其样本数如下：

1、月线级别 K线样本有36个
2、日线级别 K线样本有36*30=1080个
3、15分钟级别 K线样本有36*30*18=19440个
4、5分钟级别 K线样本有36*30*18*3=58320个
5、1分钟级别 K线样本有36*30*18*3*5=291600个

   显然无论什么模型，无论参数多少，只要你使用的是月、日、15分钟级别K线样本，都属于过度优化模型，这类模型很不稳定，只有5分钟、1分钟级别的K线交易模型才有希望稳定，当然对于日线级别，如果你使用了股指期货以外某种合适的大盘分析技术，那么也会有稳定的基础，这相当于变相增加样本数。
   当然股指期货使用“1秒钟”级别K线又会怎样？显然样本数是足够了，但是交易手续费等在每手交易盈利中所占比例较大，这也会导致模型盈利的不稳定。



      几个模糊问题的说明：

1、参数多本质上是“子模型”多，如此样本数与交易信号样本数会被分摊，导致样本数不够
2、5分钟级别K线可以容纳的参数如果是8个，则1分钟级别K线参数数量可以扩大5倍，即40个
3、如果样本数10万个就够了，那么研究50万个样本显然是没有必要
4、有的模型信号只有10个，并不能简单说交易信号样本数不够，因为如果这10个信号的每一个都来源于10万个“旁系子样本”数的某些特性的统计结论，那么这10个信号也具有稳定的基础。