为什么回测收益爆表实盘却亏成狗？策略过拟合真的无解吗？
刚入行量化半年，最近被一个策略搞得怀疑人生。回测的时候年化60%+，最大回撤不到10%，结果实盘跑了一个月直接亏了20%！跟mentor复盘发现是典型过拟合：
1. 参数优化时用了全部历史数据
2. 加了太多无效因子（连天气数据都试了）
3. 交易成本估算严重不足
现在很困惑：
- 到底该留多少样本做out of sample测试？
- 机器学习策略是不是更容易过拟合？
- 那些顶级对冲基金是怎么解决这个问题的？
求问各位大佬，你们实盘前都做哪些防过拟合的校验？有没有靠谱的交叉验证方法推荐？
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