在工作室成立之初，簡直像神農嘗百草般地把各式各樣的技術指標拿來組合回測，試圖找出最佳的技標組合，後再進行策略參數的最佳化，這方式雖然可以找出回測期間很好的策略，但是一放入回測區間外的資料後，策略的績效絕大部份都是往下掉的，每個策略都是花費了一天以上的最佳化時間，好不容易找到奇妙的賺錢參數，可以上線自動賺錢，沒想到卻如神奇化妝術一般，當卸裝後，只有一反應：「您那位？」。
檢討回測資料時發現，策略對於行情大趨勢的適應性不佳，且在最佳化的過程中，一昧以最大獲利為選擇基準，而造成未知行情的預測力不佳，為了讓所有策略有一個比較基準，就將回測及最佳化區間定為2004/01/01～2009/12/31，此段區間剛好包含了盤整、上漲、下跌三種大趨勢。為了避免策略過度最佳化的問題，會比較最佳化區間及全區間（將商品的區間改為2001/01/01至當下時間），比較最佳化區間及全區間的績效報表，觀察全區間的績效報表是否有MDD破表、賺賠比大幅下降、勝率大幅下降⋯⋯的現象出現，若有這些現象，則代表策略過度最佳化，對未知行情的預測能加不佳。
雖然在這樣層層關卡的卡控下，試圖提升策略的有效性，但純粹使用技術指標的方式，會面臨趨勢出現時，震盪指標類的策略績效變差，而盤整期間時，趨勢指標類的策略常常面臨多空雙巴的困境。幾經思考後，技術指標的最大問題是不管何種行情特色，都套用相同的參數在交易。
於是又開始上山採藥（哈哈，絕非因卸妝變了一個人，要用上山採藥產品），繼續嘗百草的階段，很幸運地接觸到Market Profile[1]（中文翻譯為「市場輪廓圖」），這套理論將市場的主力參與程度、多空力道消長⋯⋯等現象在圖中表現出來，因為與傳統K線在判斷上有很大的區別，若要利用TS或MC（MultiCharts）來寫，都得經過一番的轉換，才能在策略顯現出來，雖然不像C++之類的通用型程式語言方便，還是寫出了一整套的函式來開發Market Profile的策略。
有了MP的加持後，讓策略有效性顯著的提升，實單策略曾經創下21連勝、勝率超過70%的成績，從此以後，策略就走向以MP為主，徹底放棄了傳統的技術指標，MP與傳統技術指標最大的差異點在於堆疊K棒，以累積次數來判斷市場對於合理價格的認同度。
以台積電的股價當例子，大家已習慣其股價在五百到六百之間，因此在這區間，大家在買賣時，不會有太多的猶豫，只要逢高就賣，逢低就撿，這是因為在這區間已累積了一段時間的交易，大家已認同這價位，但若放在十年前，這根本就是天價，會買的人少之又少，且在這天價買的人，絕大部份都是被逼到的（軋空），且這些買進，就如同煙火一般，被迫買進的人買完後，價格就又回歸合理價位區間。
註1:Market Profile為J. Peter Steidlmayer於1985年在CBOT提出來的分析方法。
