推進最佳化怎麼設定：視窗、切法與參數
決定推進最佳化的幾個設定：每輪留多少樣本外（常見切法是 20%，也是 AlphaPrime 的預設）、視窗怎麼滾、效率怎麼看，以及哪些設定錯誤會讓測試作弊。
作者 Soren Huang · 發佈 · 更新於 · 編輯原則
推進最佳化說穿了就是幾個設定，這頁一個一個講。想知道為什麼一次回測不夠，先看推進分析。這裡只講實作：最佳化在一段歷史上調參數，這組參數原封不動拿到下一段交易，你只看那些沒看過的片段接起來的結果。
整個概念就這樣。其他都是在設定視窗，讓測試沒辦法作弊。
樣本內和樣本外要怎麼切？
樣本內是最佳化可以看的部分，樣本外是它不准看的部分。參數在樣本內那一段挑好、凍結，然後拿緊接在後的樣本外那一段打分數。
常見切法是每一輪把 20% 留作樣本外，這也是 AlphaPrime（Valynox）的出廠設定。測試段越短，重新調參的次數越多，也越接近實際上線時的做法。
要數交易筆數，不是數年數。一個每月只交易兩次的策略，五年大約只給最佳化 120 筆交易去擬合，3 個月的測試段大概只有六筆。六筆跟擲硬幣差不多。
滾動視窗怎麼往前走？
視窗每次剛好往前移一個測試段，所以測試段會頭尾相接，沒有空隙也不重疊。第二輪丟掉最舊的一段，把第一輪測過的那段納入，再測下一段。
滾動視窗長度固定，會忘掉舊資料。錨定視窗起點固定不動，長度一直增加。
做期貨當沖我偏向滾動。2015 年的 ES 和 2022 年的 ES 根本是兩種動物，錨定視窗會一直讓已經不存在的市場對今天的參數投票。錨定比較適合慢策略，每一筆交易都用得上的那種。
推進效率告訴你什麼？
推進效率（WFE）是策略到了沒看過的資料上，還保留多少樣本內的獲利速度，用百分比表示。接近 100% 是好的，接近零代表最佳化大多在擬合雜訊。
我的看法，很多人不會同意：WFE 是第二個要看的數字，不是第一個。一個測試段碰上一天異常大行情，就能單獨把它推過 100%。我先看賺錢的輪數比例。樣本內那段本身虧錢的輪次也沒有真正的效率可言，虧損除以虧損會變成正數，但沒有任何意義。
推進最佳化抓得到什麼、抓不到什麼？
它抓得到只在某一段時間有效的參數，曲線擬合大多長這樣：一個 14 跳的停損在 2017 到 2019 年完美，之後完全沒用。推進最佳化每輪重新挑停損，逼它在新資料上證明自己。
2026-10-15 我們用 RTX 3060 Ti、出廠設定、保守成本、1 口做了一次保留資料測試。ES 60 分鐘線上，通過基本篩選的 250 支策略有 126 支也通過推進分析。在 2022-10 起保留的資料上，通過推進分析的策略有 91% 賺錢，沒通過的是 53%。台指期 60 分鐘線則是 85% 對 66%。兩段保留期都是上漲市場（ES 約 +116%，台指期約 +29%），所以重點是兩組之間的差距。
它抓不到的是理由選錯的規則。比如你看到 2020 年 RSI 每次碰 30 ES 就反彈，於是照這個做了策略。推進最佳化只會在這條看著答案選出來的規則裡，重新調 RSI 的水位。
跑 300 次推進分析、留下通過的那一次也一樣。你只是把推進分析本身最佳化了。
它也不是最後一關。後面還有用交易清單做的蒙地卡羅回測，以及交易策略穩健性測試裡的檢查。下一關可以用免費的蒙地卡羅模擬器，貼上交易清單就能看回撤可能有多深。
哪些設定錯誤會毀掉推進測試？
- 視窗太短。樣本內只有 25 筆交易，最佳化能學到的只有雜訊。如果測試段裝不下 10 到 20 筆交易，就拉長它或改用較慢的週期。
- 拿樣本外重新調參。某個測試段不好看，你就放寬參數範圍重跑，那一段從此就變成樣本內了。我認為這是做推進分析時最常見的自欺方式。
- 單位搞混。250 個交易日大約一年，250 個日曆日大約八個月。我們做 AlphaPrime 設定頁時吃過這個虧：用百分比輸入的視窗長度被當成 K 棒數，跑回來的是另一個研究。現在每個長度欄位都標明單位。
- 沒算成本。不含手續費和滑價的結果，最會美化交易頻繁的策略。請看怎麼把交易成本算進去。
在 AlphaPrime 裡怎麼設定推進分析？
在 AlphaPrime 裡，推進分析有自己的 Walk-forward 分頁。出廠設定：
| 設定 | 出廠值 |
|---|---|
| 視窗移動方式 | 滾動（可選錨定） |
| 視窗單位 | 區間百分比（可選交易日或 K 棒數） |
| 每輪樣本外比例（OoS % of Run） | 20% |
| 輪數（Runs） | 10 |
| 最佳化目標 | 淨利／最大回撤 |
| 參數搜尋 | 原值 ±30%，10 步 |
| 每個視窗的測試數 | 最多 5,000 次，固定種子，重跑結果相同 |
| 視窗結束時的未平倉部位 | 平倉 |
| 視窗邊界 | 對齊交易時段 |
預設會重新調門檻、進場參數、指標週期和停損／停利。移動停損和持有根數出場要自己勾選，因為每一項都會讓參數格倍增。
我最想推薦的是推進矩陣（WFM）。它對每一種每輪樣本外比例（10% 到 30%）與輪數（5 到 30）的組合都跑一次完整推進分析，再找一塊 3×3 的相鄰格子，其中至少 7 格通過。在 20%、10 輪通過，到 15% 或 25% 就死掉？你找到的是一個視窗長度，不是策略。
矩陣每一格都是幾百次回測，這時候 GPU 回測就不只是有了比較好。
第一次用？先維持出廠的 20% 和 10 輪，相信結果之前先跑矩陣。如果差一格就通過和失敗互換，先搞清楚原因再上線。我到現在還沒有好答案的問題是：一個策略在每種設定都通過，但只因為整段測試期都在漲。
常見問題
推進最佳化和推進分析是同一件事嗎？
多數人混著用。嚴格講，最佳化是每個視窗裡的重新調參，推進分析是整個測試，包含評估結果。
每個樣本外視窗要有多少筆交易？
我希望每個測試段至少 10 到 20 筆，樣本內要有好幾倍。再少的話，一筆運氣好的交易就決定這個視窗通不通過。
該用滾動還是錨定？
經常交易的當沖策略用滾動，因為它會丟掉舊的市場行為。交易少的慢策略用錨定。拿不定主意？兩個都跑，看結論會不會變。