今天我跟博雅老师说，我今年最大的收获之一，就是搞懂了“过度拟合”。

这是我在研究量化工具时，遇见的一个词。

过度拟合就是：把已知数据里的偶然细节、随机噪音，当成了通用的必然规律。

比如，你连着三次下雨天出门都忘带伞，每次忘带伞那天都穿了白鞋，于是你得出结论 “穿白鞋就会忘带伞、就会下雨”。这个规律在你过去三次经历里 100% 准确，但本质只是巧合，放到下次根本没用 —— 这就是掉进了过度拟合的陷阱。

这个陷阱最坑人的地方在于：它在你已知的过往里看起来特别准、特别完美，很容易让你觉得 “我找到真理了”，可一旦碰到新情况、新数据，立刻就会失效翻车。