请教各位大神，假设一个模型是4-5个参数，用参数测算出最佳的参数组合，这个参数究竟有没有实际意义，如果想要适应性的话，就一定不是单品种最优参数，这个取舍的话，究竟是要单品总的低回撤高收益，还是高适应性的参数？也就是低收益但不一定所有品种都是 低回撤？
按照您所说，主参数如果不超过3个，辅助策略的参数增加，是否也有过拟风险？ 我在这里有些卡住即：增加条件，增加参数，使得收益增加回撤降低，但如何防范过拟风险，这个去区分界限在哪里？ 是否只能够以适应性进行区分？而且适应性的好坏界定，是否能够有一个量化的东西在？
1、不会有过渡拟合风险。辅助参数有几个特点： a、辅助参数不涉及核心算法，比如均线系统，辅助参数就是跟踪止盈等与均线计算方法无关的参数 b、辅助参数发生概率低 2、牢记一点，我们研究的不是最盈利策略，而是最顽强策略。过渡拟合的风险不是防范住的，而是策略核心计算方法就能规避过渡拟合风险。 如果策略能通过多周期/多参数/多品种压力测试，那么策略的过渡拟合风险就很低。比较简单的标准，小标普、恒指、大陆期指三--五年测试，每个品种两个周期都能达到盈利和比较稳定等指标，就代表策略生命力比较顽强了。
前几天听到一个观点：一个策略，不可能做到全周期，全品种通用。在几个品种上，相同时间周期通用就够了，毕竟市场风格突变的可能性很小，策略不可能一劳永逸。我的理解是把这些回测的所有品种，包括不同周期，看作是一个品种，然后看你的策略能否应付大多数情况。在大多数的市场行情中赚钱，即便有亏损的部分，也无所谓，能做的，只能是包容这部分。在祈祷自己的好运气，行情不会直接走入使模型亏损的那部分行情状态。而且尽量降低这部分的亏损程度，主要还是控制亏损，而后才是利润。