Ma allo stesso tempo, la semplificazione delle strategie va contro l'obiettivo dei ricercatori di risolvere l'underfitting e cercare di trovare strategie più adatte. La Figura 3-5 fornisce un esempio approssimativo di underfitting e overfitting quando una politica cambia da semplice a complessa. Poiché la logica operativa interna degli asset di trading non è ancora chiara, qualsiasi strategia di trading può estrarre e utilizzare solo una parte delle caratteristiche intrinseche dei dati, ovvero l'area grigio chiaro dove i due cerchi si sovrappongono, mentre la restante area bianca è dove si sovrappongono i due cerchi. la strategia di trading non ha utilità effettiva ma parte oggettivamente esistente. Quando la complessità della strategia aumenta, è probabile che la strategia faccia un uso maggiore delle caratteristiche dei dati, che si manifesta come un aumento dell'area di sovrapposizione grigio chiaro, e il problema dell'under-fitting viene alleviato. Allo stesso tempo, però, può aumentare di conseguenza anche l’area bianca in cui la strategia è inefficace e questa parte è la causa dell’overfitting dopo l’ottimizzazione. #whycrypto