1、避免过度拟合
过拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格。 避免过拟合是分类器设计中的一个核心任务。 通常采用增大数据量和测试样本集的方法对分类器性能进行评价。

2、避免使用未来函数 （有不确定性判断的指标公式）
所谓“未来函数”，是指可能引用未来数据的函数，即引用或利用当时还没有发生或者还不确定的数据对之前发出的判断进行修正的函数。 具体地说，就是本周期结束后显示的指标值，包括线段和买卖提示信号，可能在以后发生新的数据后改变位置或消失。 通俗地讲，含有不确定性判断的指标公式，就是含“未来函数”的指标公式。

3、优化参数的数据： 2018-1-1 – 2019-4-1 70：
验证数据： 2019-4-1 — 2019-10-30 30

4、逐步优化参数：
2018-1-1 2019-4-1 2019-4-1 — 2019-10-30
2018-2-1 2019-5-1 2019-5-1 — 2019-10-30

5、使用不同交易所的数据验证. # bitmex –优化 币安数据去验证.