一个交易系统，如果只依赖自身的交易反馈来改进，它进化的速度和方向，都会受到一个天然边界的影响：样本量太小。
假设一个中长线策略，每年产生几十笔交易。按照这个速度，要积累足够覆盖不同实况的经验，样本需要跨越多半个市场周期。在足够长的时间里，这些经验确实会慢慢沉淀进系统，让它在原有逻辑框架内变得更稳健。
但问题在于，市场在每个阶段所提供的学机会并不均衡。
你可能会在连续很长一段时间里，只遇到某一种波动