《curve fitting 和 over fitting》
若以前考試時背過考古題，或是死背過答案，一定很容易就理解這兩個詞的意義。
curve fitting 曲線套入；
over fitting 過度最佳化；
在進行交易系統設計與參數設定時，這兩個名詞常常被混淆使用。
「曲線套入curve fitting」
是指過度使用歷史資料 當使用的參數過多，或策略方程式過於繁雜，很容易使策略在過去變成神兵利器，抓頭摸底，甚至吃下每一個主要波段，但實際用在未來的有效性卻十分低落。
舉例來說，在考試前，有個學生只準備所有考古題，認為將它們全部背下來就會有好成績，這個學生就犯了curve fitting 曲線套入的錯誤，只要未來稍有變動，或超出考古題的範圍，這名學生成績就會一落千丈。
「過度最佳化over fitting」
則是在參數中尋找所謂的脈衝點，單純就績效或某個參考值選定最佳的參數值，然而今天最佳的參數不一定是明天最佳的參數，可能某個參數碰巧在過去某些異常的大波動下可以大賺，但未來類似的波動只要稍有一點點不同便不奏效。然而市場從來不會在未來出現100%一模一樣的走勢，因此過度最佳化注定失敗。
有一位考生，念書完全沒有理解，但將所有考古題、課本習題的題目與答案背起來，只要題目與過去一模一樣，他就有辦法背出答案，這個學生則是犯了over fitting 過度最佳化的錯誤。只要題目的數字或內文稍有變動，他就完全無法回答。
或許這兩位學生偶然可以取得好成績，
但市場並不是一次考試，而是一天又一天，永無止盡的考驗。
「歷史會重演；但歷史不會100%重演。」
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