カーブフィッティング（過剰最適化）とは？

カーブフィッティング（過剰最適化）とは、EAのパラメータを過去の値動きにぴったり合わせ込みすぎた結果、バックテストでは完璧に見えるのに、未知の相場（実運用）ではまったく通用しなくなる状態を指します。

パラメータの数が多いほど、また最適化を繰り返すほど、過去データに対する見かけの成績は良くなりますが、それは「過去をなぞっただけ」になりがちです。販売用EAの非現実的な右肩上がりの資産曲線は、この過剰最適化で作られていることが珍しくありません。

見抜くには、フォワードテストやウォークフォワード分析で「最適化していない期間」の成績を確認すること、パラメータを少し変えても成績が大きく崩れないか（プラトーの広さ）を見ることが有効です。