目前对量化的研究，主要是以动量趋势为主，现在已经形成了一套交易策略，接近所有参数全部平原化。举例来说，我选用 MA60作为参数过滤，最终结果在 MA20到 MA90之间收益和回撤变化时都不大，一个缓慢爬坡，最后形成一个平原化。 
这个问题目前算是偏向于解决，但是目前很棘手的问题，主要是参数的简略性，我的整体参数接近20个，包含从选择到最后的所有参数，实在是无从减免。比如选股，我需要从市场活跃的股票里面，按照前 15 日和前 30 日来进行选择，这些也已经测试了鲁棒性是通过的。这是策略的基础，几乎无从取消，本身的参数量已经有了 3 个了，按照顺序排序，又是一个。这就已经是 4 个参数。那些只需要10~11个参数的，到底怎么形成一个完整策略呢？ 
但是参数过多，过拟合嫌疑几乎无可避免，怎么解决这个问题呢？