Dari membangunkan sistem dagangan terprogram yang baik, untuk mendapatkan keuntungan tertentu dengan menggunakan sistem ini adalah proses yang rumit, dan banyak masalah yang akan dihadapi dalam proses ini. Sebagai contoh, sering terdapat pelabur yang sangat yakin dengan keuntungan strategi sebelum menggunakan strategi dagangan yang sebenarnya, kerana grafik kurva pendapatan ujian sejarah strategi yang halus ke atas. Tetapi selepas fakta sebenar, kurva modal berpusing ke bawah, tidak menyenangkan.
Proses reka bentuk sistem dagangan terprogram terdiri daripada dua bahagian, yang mana kedua-duanya boleh menyebabkan terlalu banyak pemasangan. Bahagian pertama reka bentuk sistem dagangan adalah untuk membentuk sistem peraturan dagangan yang lengkap. Pembentukan peraturan dagangan biasanya mempunyai dua pendekatan: pendekatan dari atas ke bawah untuk meringkaskan peraturan berdasarkan pemerhatian jangka panjang terhadap pergerakan pasaran, dan kemudian membentuk strategi dagangan kuantitatif berdasarkan peraturan, yang memerlukan pengumpulan pengalaman dagangan yang lama; pendekatan dari bawah ke bawah untuk mewujudkan strategi yang terbentuk dari data pasaran, menganalisis secara statistik ciri-ciri pasaran baru.
Sistem dagangan yang terlalu sesuai adalah perangkap yang indah. Bagaimana untuk melepaskan diri dari perangkap ini? Kami berpendapat bahawa kita boleh bermula dari dua aspek utama, iaitu pembentukan peraturan dagangan dan pembangunan sistem dagangan. Analisis data matematik moden bagi pasaran kewangan menunjukkan bahawa urutan harga masa terdiri daripada dua bahagian: bahagian pertama adalah perkara yang pasti, dari mana semakin banyak peraturan yang pasti dapat dijumpai; bahagian kedua adalah perkara rawak, peraturan yang tidak pasti boleh dikatakan, fenomena tertentu hanya kebarangkalian.
Pertama, meningkatkan kapasiti sampel data ujian sejarah untuk mengelakkan jumlah perdagangan yang terlalu banyak. Jika jumlah data ujian sejarah yang rendah, walaupun sistem yang direka berfungsi dengan baik dalam sampel, ujian dalam jangka masa yang lebih pendek tidak meyakinkan, dan prestasi masa depan sistem sukar dijangkakan. Dan jumlah transaksi yang lebih rendah sering kali disebabkan oleh peningkatan batasan peraturan perdagangan yang terlalu banyak, perdagangan yang merugikan terlalu banyak dilakukan, yang merupakan tingkah laku terlalu sesuai yang khas.
Kedua, dalam ujian, sampel data yang diuji dibahagikan kepada dalam sampel dan luar sampel, sistem yang menggunakan data dalam sampel ketika merancang, dan kemudian menguji sistem yang dihasilkan dengan data luar sampel, jika kesannya berkurang dengan ketara, maka sistem tersebut kemungkinan besar sesuai.
Ketiga, terlalu banyak parameter teras tidak baik, sistem yang terlalu banyak parameter adalah sistem yang mempunyai banyak kebebasan, yang selalu menghasilkan sistem yang cantik selepas mengoptimumkan banyak parameter, tetapi kebolehpercayaan sistem ini adalah dipersoalkan.
Keempat, dalam mengoptimumkan parameter sistem, kita perlu melihat parameter yang berhampiran dengan parameter optimum. Jika prestasi sistem parameter terdekat jauh berbeza dengan prestasi parameter optimum, maka parameter optimum ini mungkin merupakan hasil dari penghitungan berlebihan, yang secara matematik dikenali sebagai penyelesaian keanehan, dan tidak stabil. Jika ciri pasaran berubah sedikit, parameter optimum mungkin menjadi parameter terburuk.
Kelima, gunakan sistem dagangan untuk jenis lain dan perhatikan keberkesanannya. Sistem dagangan yang serba boleh jarang berlaku, tetapi sistem yang berfungsi dengan baik pada satu jenis boleh sekurang-kurangnya mendapat keuntungan pada jenis lain. Jika tidak menguntungkan pada jenis lain, sistem ini harus diperhatikan dalam penggunaan sistem ini, iaitu sama ada ia terlalu sesuai dengan keadaan khas satu jenis.