避免EA過度優化的關鍵因素

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1.只在回測時出現好成績的陷阱

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開發EA時，有一個過度優化的大問題。所謂的過度優化是指在開發EA當中，調整指標或停利（take profit）、停損（stop loss）等參數時，過度追求獲得更好結果的數值。

換句話說，就是對於用在回測的歷史數據（historical data），去尋找數學上能達成最佳成績的數值組合，這也稱作曲線套入（curve fitting）。

在EA的開發階段會希望使用過去的歷史資料找出更好的參數，但是過度優化雖然可以讓該數據能產生佳績，但是在實時測試（forward test）（實際運用）中卻可能不會產生同樣的結果。

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