过，就两遍。两遍没过，就三遍。直到样本外也能跑出稳定的结果，才能考虑实盘。”
小林在本子上飞快地记着。
陆方忽然开口：
“周老师，那我们现在手里的数据，只到2010年7月。样本外只有一年半，够吗？”
周寻想了想：
“不够理想。但够了。”
他走到白板前，又画了一条时间轴：
```
训练集 验证集 测试集
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2005-2007 2008 2009-2010
```
“标准的学术做法，是分成三份：训练集、验证集、测试集。验证集用来在开发过程中做初步验证，防止过度依赖训练集。测试集只在最后用一次。”
他看着陆方：
“我们数据不够，做不到三份。但至少，必须保证有一份完全没碰过的数据，做最终检验。”
陆方点头。
陈默站在旁边，一直没说话。
等周寻讲完，他才开口：
“第二条呢？”
周寻走到白板前，写下：
铁律二：奥卡姆剃刀——如无必要，勿增实体
他转过身：
“什么意思？在效果相近的情况下，永远选择更简单的模型。”
他指着陆方上周那条“完美曲线”：
“陆方那条线，为什么可能是过拟合？因为参数太多。他把动量因子的回溯期从6个月优化到5个月零3周，把估值因子的阈值从30%分位数调整到27.5%，把状态识别的波动率阈值从90%分位数改成88%。”
他顿了顿：
“这些数字，有经济含义吗？5个月零3周，和6个月有什么区别？27.5%和30%有什么区别？没有。它们只是让曲线更漂亮。”
他看着所有人：
“真正的规律，应该是简单的。如果两个策略收益差不多，选参数更少的那个。如果两个参数差不多，选逻辑更简单的那个。”
他走到白板前，画了一个天平：
```
复杂模型 简单模型
参数多、拟合好 参数少、泛化强
\ /
\ /
选哪个？
```
他放下笔：
“答案：在效果相
…。。