过拟合是机器学习模型中常见的问题，表现为模型在训练数据上表现优异，但在新数据上泛化能力差，导致实际交易中的表现不佳和损失。步进回测是一种通过在样本外数据上评估交易策略表现的技术，以防止过拟合。该方法通过对历史数据进行分段回测，逐步更新模型参数，确保模型在不同市场条件下的有效性。使用 TradeSight 框架作为示例，可以实现步进回测的具体步骤和方法，从而提高交易策略的可靠性和稳定性。...