最近一段时间，我一直在用AI辅助策略版本更新和优化。没问题的版本，会发到会员微信，有问题的会通知暂停或者淘汰。加入AI做辅助后，在防过拟合验证这块，AI在批量检查、一致性和效率上确实有优势，它可以调用多种检查skill模块，对策略做多维度体检和评分。不过，没有完美策略，也没有完美的AI验证机制，阈值和边界仍要由交易者根据资金属性、风险承受能力和交易周期来设定和校准，不能把决策完全外包给工具。今天只是简单拿这个策略讲个案例。
这个策略表面看很漂亮：基于2010—2026年历史真实报价回测，1万美元回测净值增至4万美元，样本内最大回撤12.17%、胜率75.5%。但这是样本内结果。改用滚动前推方式重跑：用前四年数据选参数，再检验下一年。2020、2021、2022三年样本外收益分别为-7.5%、-5.6%、+10.0%，按年度复利约-3.95%；同期样本外最大回撤42.8%。把参数从6维增加到9维、参数组合试验次数从600次增加到900次后，训练段收益最高翻倍，但样本外几乎没有改善，这更像搜索偏差或过拟合风险上升，而不是策略本身变强。对收益/交易序列做蒙特卡洛重采样1000次，在该模型假设下，亏损概率43.2%，回撤超过40%的概率45.5%。
总之，在设置的五六项稳健性/防过拟合检测中，这个策略多数未通过。防过拟合主要是用统计方法拆解表面合格的策略，关注长期稳健性和可重复性，而不是只看当下赚不赚。盈利要能解释来源，亏损要能归因，放弃也要有事先设定的标准。现在不少交易者都在用数据建立自己的评估标准、沉淀自己的检查“skill”，工具化和标准化竞争在加剧；不跟进会落后，但也不必绝对化成“跟不上就是淘汰”。
