過擬合
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普通回測是先看答案再考試。Walk-Forward Analysis 是每個月換一套新題目考你。這個差距，就是「回測幻覺」和「真實績效預期」之間的距離。
YouTube 上不缺「年化 200%」的策略影片。缺的是告訴你這些策略為什麼活不過實盤的人。
有人向你展示一個「年化 200%」的策略。在你掏錢之前，這篇教你用五個問題在三分鐘內判斷它是不是過擬合的產物。
回測不是用來證明策略會賺錢的。它是用來淘汰不會賺錢的策略的。搞反這件事，你會浪費大量時間在錯誤的方向上。
照著 YouTube 影片做回測卻虧錢？不是你寫錯程式。從倖存者偏差、過擬合到交易成本，拆解五個讓這些策略注定失敗的結構性原因，以及回測真正該怎麼用。
本文介紹了 AI 模型的擬合概念，比喻三種狀態以及過擬合的困擾，並提供了正則化和 Dropout 等方法來解決過擬合問題，以提升模型在新資料上的表現。
