回测本身就是一种过度拟合？

这也许是一个絮絮叨叨的专题，跟大伙儿唠一唠量化相关的小问题，有感而发写到哪算哪，这是第一期，先唠个10块钱的~

前段时间在知乎上看到这样一个问题『您怎么理解回测本身就是一种过度拟合？』

个人看来，回测本身是一个中性的量化工具，就像菜刀一样，既可以切菜切肉做出佳肴，也可以砍人砍物做出恶事，关键是看握在谁的手里。

回测一般是用来验证投资策略的有效性，把根据策略思路产生的交易放在历史数据当中检验，看最终是否达到预期当中的结果，如果在历史数据当中都没有良好的表现，估计在未来的实盘中够呛。

让回测出现过拟合现象，如果不是因为纯粹的无知，那就是因为人心的“贪婪”，很多人更倾向于相信更满意更美妙的回测结果，追求更高的收益率、盈亏比、夏普率和更低的回撤，而漠视这背后的风险，例如数据错误、幸存者偏差、参数孤岛等。

试想，一个策略有3个参数，每个参数有10个可选值，那这个策略就有1000条路径走向，现实当中可选值和路径走向会更多，只要你不停地优化探寻，总会摸到一条看起来非常美妙的幽径，在回测当中取得亮眼的绩效，这条风景旖旎的幽径是人性选出来，如果终点是悬崖峭壁，别忘记回测还曾告诉过你另外的999条路预示着今天的坎坷。