Overfitting é quando você cria uma estratégia que parece perfeita no passado, mas só porque foi “forçada” a se encaixar nos dados históricos. Exemplo: você pede para um solver achar o melhor cruzamento de médias móveis. Ele vai encontrar — sempre encontra. Mas não porque existe um padrão verdadeiro, e sim porque testou milhões de combinações até achar uma que funcionou no histórico. Quando os dados mudam, quando o mercado mostra algo novo, essa estratégia “otimizada” não entrega o mesmo resultado. O que parecia genial vira apenas sorte estatística. Isso é mentir para si mesmo. É acreditar em um padrão inexistente, em uma coincidência forçada. Plataformas como StrategyQuant vendem a promessa de “otimizar” indicadores e parâmetros. Elas te entregam aquela sensação de controle, mas na prática é só superprodução estatística. Quanto mais você otimiza, mais você se engana. Não existe “parâmetro mágico”. Existe robustez. Se uma ideia só funciona quando você ajusta até a quarta casa dec...