避坑！EA优化过度是个美丽的陷阱

EA交易，是个技术活，但是本质上是思想的活动，追求完美是一个美丽的陷阱，而过度优化则是一种常见的误区。有一句话叫“过犹不及”，EA交易也需要避免这种简单的错误。

何为EA“优化过度”？

所谓的“优化过度”，就是利用历史资料匹配系统，针对一段历史行情与指标、数据的关系编写EA，为使EA看起来有良好的表现，不断地对参数作出调整、优化，设置过滤条件。使EA与历史资料数据之间完全吻合，结果可以肯定，这套EA在历史数据测试中表现良好，会在大涨之前适时地买入，大跌之前适时地卖出，可是当下次大涨大跌之前EA还会适时地发出信号吗？恐怕不能，因为这个EA是针对过去的状况编写的，它不一定适用于未来。

EA设定的条件越多，结构越复杂，“优化过度”的情况就越严重。比如一个参数的设置刚好让你抓住了一波大行情，在参数优化取到这样的值时很有可能对未来没有任何帮助，因为行情的发展有其不可预知的一方面。

怎样避免EA“优化过度”?

当我们从市场历史行情中提取交易规则时，需要分析规则的逻辑性和规律性，交易规则需要能够反映市场的规律性，具有一定的合理性。

当交易者通过各种途径形成交易规则后，在具体的交易系统设计过程中，需要注意如下问题：

第一，增加历史测试数据样本容量，避免交易次数过少。

如果历史测试数据量较少，虽然设计的系统在样本内效果良好，但是较短时间段的测试不具有说服力，系统未来的表现很难预期。而较少的交易次数往往是由于增加过多的交易规则限制，对亏损的交易进行了强过滤，是一种典型的过度优化行为。

第二，在测试时，将测试的数据样本分为样本内和样本外。

设计系统的时候采用样本内数据，然后用样本外数据测试得出的系统，如果效果大大降低，那么这种系统极有可能是拟合的。

第三，核心参数不宜过多。

参数过多的系统是一个多自由度系统，在优化多个参数之后总会得出一个漂亮的系统，但这种系统的可靠性是令人怀疑的。

第四，在对交易系统的参数进行优化时，需要对最优参数附近的参数进行考察。

如果附近参数系统的性能远差于最优参数的性能，那这个最优参数有可能是一个过度拟和的结果，数学上称为奇点解，是不稳定的。如果市场的特征稍微发生变化，最优参数可能会成为最差参数。