很多人都说量化投资都是从历史去预测未来，但一旦市场发生变化，历史不一定代表未来，你如何看待这个现象，以及背后的原因是什么？

　　之前在研究数学问题时，一直以为方法越先进，你得到的结果越好。后来做了投资后，发现不是这样。当我们使用太复杂的方法，容易过度优化历史节点，从而得到不那么精准的结果。

　　有时候，当前一个月的问题可能是某个特殊因素导致。到下一个月，这个特殊的因素可能不存在了。你对特定阶段做了过度拟合，反而导致了长期有效性降低。

　　比如我们做择时研究发现，择时策略在指数比个股效果好。大概率原因是个股有特殊场景多一些。某某股票，本周可能更多是公募基金在交易，下周可能是北上资金等，你发现它所处于的环境是不稳定的。但是指数，相对来说要更稳定一些。因为指数有好多股票，每个股票又是很多人交易出来的，样本多了，也就更稳定一些。

　　放在历史事件也是，引用太多方法就容易出现过度拟合，导致结论上的偏差。有时候，还不如求个长期简单的平均，它能把特殊事件抵消掉，留下来的才是它真正长期相对有效的信息。