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許多程式交易者都知道不要選擇最佳化後的最佳參數

仔細想想，何謂過度佳化或者稱之Over Fitting，這時我想提出另一觀點—“隱性最佳化”，
怎樣的行為會被歸類為隱性最佳化

試問，在寫程式的時候是否會”手動”更改參數，對，也許你不是將它放在”INPUT”去跑
最佳化而取最佳解，但是你該捫心自問自己”手動”調了幾次，是否選了一個績效特別好，
勝率特別高，最大權益回落特別低的結果

或許你當下會欣喜若狂，以為求到了聖盃，但就我的經驗告訴我，實際下單後往往見真章

那該如何避免隱性過度最佳化的行為呢???

1.      為你的行為提出一個合邏輯的解釋

2.      你是否認真的解讀訊號背後的意義而做合理且適度的調整

3.      在所有動作做完後是否再去確認所用的參數為”參數高原”亦或”參數孤島” 

參數高原:

   在某一區塊之參數表現並無顯著的落差，亦即造成較好績效之參數須具有連  

   續性，參數在其區間表現較穩定且一致

參數孤島:

   某特定較佳之績效僅存在於特別的參數組合，稍加改變，立即重挫績效表現

 
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