• #### Nos últimos anos, a negociação programada tem se desenvolvido rapidamente no país, com mais e mais investidores adotando a negociação programada como meio de negociação, e o estudo da negociação programada no país também está se aprofundando. Desenvolver um excelente sistema de negociação programada e entrar no caminho de investimentos lucrativos e estáveis tornou-se o objetivo de muitos comerciantes.

Desde o desenvolvimento de um bom sistema de negociação programada, até o uso do sistema para obter um certo lucro é um processo complexo, no qual muitos problemas podem ser encontrados. Por exemplo, muitas vezes há investidores que, antes de usar uma estratégia de negociação, são muito confiantes na rentabilidade da estratégia, porque o histórico da estratégia testa a curva de receita para cima. Depois do mercado real, a curva de capital vira para baixo, sem querer. Uma das razões importantes para esse fenômeno é o excesso de correspondência. O chamado excesso de correspondência, ou seja, a descrição é muito precisa para dados de amostra, enquanto a descrição é muito precisa para dados fora da amostra.

• #### Causas de superalimento

O processo de design de um sistema de negociação programado é composto por duas partes, as quais podem resultar em superconformidade. A primeira parte do projeto de um sistema de negociação é a formação de um sistema completo de regras de negociação. A formação de regras de negociação geralmente ocorre de cima para baixo e de baixo para cima.

• #### Como evitar a super-adaptação

A análise matemática moderna dos dados sobre os mercados financeiros mostra que a sequência de preços de tempo inclui duas partes: a primeira parte é definida por itens, a partir dos quais se pode deduzir uma determinada regra; a segunda parte é aleatória, sem regras de determinação, podendo dizer-se que um fenômeno é apenas uma probabilidade. Quando extraímos as regras de negociação do mercado histórico, precisamos analisar a lógica e as regras de negociação, as regras de negociação precisam ser capazes de refletir as regras do mercado, há uma maneira racional de entender isso.

• Primeiro, aumentar a capacidade da amostra de dados de testes históricos para evitar o excesso de transações. Se a quantidade de dados de testes históricos é pequena, embora o sistema projetado funcione bem na amostra, os testes em períodos de tempo mais curtos não são convincentes e o desempenho futuro do sistema é difícil de prever.

• Em segundo lugar, no teste, a amostra de dados testados é dividida em amostra interna e fora da amostra, o sistema é projetado com dados dentro da amostra e depois o sistema obtido é testado com dados externos. Se a eficácia for muito reduzida, o sistema provavelmente será adequado.

• Terceiro, não se deve ter muitos parâmetros centrais. Um sistema com muitos parâmetros é um sistema de vários graus de liberdade, que sempre produz um sistema bonito após a otimização de vários parâmetros, mas a confiabilidade desse sistema é duvidosa.

• Em quarto lugar, ao otimizar os parâmetros de um sistema, precisamos examinar os parâmetros próximos ao parâmetro ótimo. Se o desempenho do sistema de parâmetros próximos for muito diferente do desempenho do parâmetro ótimo, o parâmetro ótimo pode ser o resultado de uma supersumação, matematicamente chamada de solução singular, que é instável. Se as características do mercado mudarem um pouco, o parâmetro ótimo pode se tornar o parâmetro pior.

• Em quinto lugar, use o sistema de negociação para outras variedades e observe sua eficácia. O sistema de negociação universal é raro, mas um sistema que funciona bem em uma variedade pode, pelo menos, lucrar em outras. Se não for lucrativo em outras variedades, deve-se prestar atenção ao seu eficácia no processo de uso do sistema, ou seja, se ele é excessivamente adaptado às circunstâncias especiais de uma determinada variedade.

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