客户传来一批由StrategyQuantX生成的EA，数量有几十个。基于我过去多年对这类工具的评估经验，一直认为SQX生成的EA普遍存在底层逻辑不够硬、样本量明显不足、拟合度过高等问题。以这批EA为例，很多虽然在资金曲线上表现亮眼，但从2010到2026年，整个测试期却只有几百到一千多笔交易，这种样本量本身就构成了过拟合的重要特征，难以让人对策略的稳健性建立信心。
不过市面上仍有不少人对SQX抱有期待，因此不能仅凭个人经验完全否定这个策略来源。我咨询了AI的意见，它一方面肯定了SQX生成的EA确实容易陷入逻辑缺失和过度拟合的陷阱，另一方面也给出了两个可行的成功方向：一是靠海量策略组合取胜，通过分散来平滑风险；二是靠精细化筛选取胜，严格把关每一道验证流程。同时，AI也指出，多数用户在使用SQX时，连最基础的数据量要求都未达标，交叉验证更是缺乏章法和统一标准，导致结果可信度大打折扣。
综合来看，我认为这个渠道仍然值得研究，但绝不能停留在简单跑一跑出来一堆EA的阶段。正确的做法是：先彻底吃透SQX的各项工具（如模块选择、数据分割、稳健性检验、蒙特卡洛模拟、前向优化、参数排列测试等等），将其功能用到极致；在此基础上再进行策略生成和筛选，然后逐步深入验证，最终过渡到模拟盘和实盘观察。只有建立起这样一套严谨的流程，才有可能从SQX中挖掘出真正可使用的EA。
