请看截图。数据从2020-01-01 到昨天2025-04-25. 方案： EMA12/26-9 天GOLDEN DEATH。主要标的： 美国大的ETF。
以QQQ为例，你可以看到，过于有53次机会，优化前：
如果见了QQQ的死亡交叉，你去SHORT，那么你的赢率： 32%。 没有错，不是死而是生。如果这个时候买入，那么赢率：67.9%。平均1.13%每次。持仓20天。
优化以后，如果见了QQQ的死亡交叉就去LONG， 赢率100% （在下都不信，但例子很多，见图）。每次3.9%。 4/3/2025 有一次机会，如果4/4/2025买入QQQ， 昨天卖出，回报大约是： 5%多。也就是说是个偏好的机会。therefore, for QQQ, the death cross is totally a golden cross.
The report also have risk/reward, sharpe ratio here I would like pass them for now.
再看，KWEB，在死亡交叉面前，如果SHORT， winning rate is 53% , if long, winning short is 46%, this means, KWEB somehow follow the death cross by common market 定义，虽然效果不佳。
After optimazation, I think you already found, the winning rate is 100%, again, I have question on this but this is the system outcomes. 
Sample Retulsts: 下面是个回测结果样本
远处的故乡在梦里 发表评论于
您谈到了问题的核心。我看到太多的100%， 90%的赢率，就开始怀疑。但把evalution and test dataset 分开后，效果还是很不错。所以初步设想不在计算阶段参数调整上下功夫。而另外发展一套逻辑在应用阶段来防止regime的改变，您的意见呢？
pichawxc 发表评论于
会不会有过度拟合的情况，一旦时间一变，效果立减下降。
登录后才可评论.
