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第86章 过拟合的教训（第4页）

深夜十一点，苏婉轻轻推开书房门，端来一杯热牛奶：“还没休息”

？

林晨抬起头，眼睛有些发红，但眼神清明：“遇到一个关键问题，在调整”

。

“顺利吗”

？“不顺利，但找到方向了”

。

林晨接过牛奶，温度正好，“我的模型之前犯了错，现在知道怎么改了”

。

苏婉看着他专注的神情，没有多问，只是说：“别熬太晚”

。

“嗯，很快就好”

。

门重新关上。

林晨喝了一口牛奶，温热的感觉从喉咙蔓延到胃里。

他看向屏幕上正在重新运行的验证代码，这一次，回测曲线不再那么“完美”

了——年化收益率降到28%，最大回撤增加到18%，夏普比率也回落到2.0左右。

但这些数字，反而让他感到踏实。

因为这是经过更严格检验后，更接近真实的数字。

金融市场没有圣杯，任何声称能在回测中持续获得超高收益的策略，大概率都藏着过拟合的幽灵。

“代码可以骗人，但逻辑不会”

。

林晨想起自己常说的话，苦笑了一下，“但人会被漂亮的回测曲线骗”

。

他保存了所有修改，将优化后的策略重新部署到模拟环境，设定运行24小时，观察其在更长历史周期中的表现。

关机前，他最后看了一眼实盘账户：-12.3%。

这个亏损，成了他AI量化之路上的第一个深刻烙印。

但它买到了一个千金难换的教训：在金融市场，过去的表现永远不能保证未来的结果。

真正的智能，不是完美拟合历史，而是在不确定性中寻找稳健的泛化能力。

而泛化能力的背后，是对数据、对市场、对人性深刻的敬畏。