量化交易，参数的鲁棒性已经平原化，参数数量如何解决？

佬，建议你换个方向，因为这种动能突破的策略最大的问题，没有足够的流动性。

因为就算你的信号再好，触发以后，无法在准确的位置成交。更麻烦的是，那种一直往上冲的，有可能进不去，但是被止损的全部都可以进去。

另外，MA是一个滞后的指标。

量化大部分赚到钱的都是知道要怎么跑，然后才去量化。现在很多人都是直接暴力跑一圈，然后看看哪个点好。

很多实盘一跑就亏。

佬的问题其实很难回答。这也是量化圈大家都只能单打独斗的根因

我只能以我浅薄的经验说几点

1.只有实盘，只有实盘才能验证，其它都是虚的。你必须同时跑几种思路，去分析实盘中的问题。

2.强化学习/监督学习。通过这个过程进一步过滤。通过强弱窗口去寻找过拟合

3.图表化，如果做量价关系，我不太相信指标参数，我回归基本图表形态，因为它们够抽象。这里的难点是让机器能描述这种抽象

我完全考虑过你的这个问题，这是我最先考虑的,所以我这里挑的全部都是行业 ETF,不存在流动性问题。在震荡年份或者向下的年份里，动量策略是一定被反复打脸的，这是需要承担的代价，并不是什么策略的问题，所以我做了用中证全指来进行判断市场方向，虽然滞后还错过了前期上涨，但整体来说是合格的。动量策略在强势年份会非常强，这是它的最大优势，但是在弱势年份或者横盘年份，反复打脸是正常现象。

这就是过拟合，过拟合的参数是没有用的，所以我追求参数的平原化，要求就是：策略随意地将一个数值调换到它的邻格，或者调换到它跨格，都不会出现收益悬崖或者是暴跌的情况，这种情况主要是为了防止过拟合，但其实只要你看过市场，就一定会有过拟合的嫌疑。样本外的检测也得等到未来

其实我也知道 必须样本外的检测，但是有的时候你耗费很长时间也不一定得到你需要的结果，最好能够进行提前判断 这个策略是不是有后续检验的价值，至于图像来进行抽象 然后做量价关系 我也在做这一个方面 但是目前先等现在这个策略成型才行 ，目前图像这一部分还没有一个特别的 想法在里面。主要问题还是在于，我已经看过这些年份的图表了，在这种情况下，其实很难排除过拟合。

将一个数值调换到它的邻格，或者调换到它跨格，都不会出现收益悬崖或者是暴跌的情况，这种情况主要是为了防止过拟合

你去问问ai,参数平原完全不能防止过拟合。

过拟合只能通过样本外数据去检测，而且也仅仅是检测而已，测完之后就结束了，仍然不能减弱过拟合。