有个事儿，99%的开发者都没意识到。

这也是为什么很多交易机器人一上实盘就崩。
咱们学过的那些统计规则，默认前提都是市场是“正常”的。
但真实的市场根本不是这样，差太远了。
就这一个错误的前提，让你的统计上“显著”的策略一到实战就不断失灵。
这事儿很少有人讲清楚过：
标准统计学假设回报率服从钟形曲线——大部分结果集中在中间，极端情况几乎不会发生。
但市场不是这么玩的。
市场是“肥尾”的。
那些极端波动，那些一天之内全线崩盘的日子，发生的频率远高于钟形曲线预测的。
我刚做清扫机器人的时候，差点被这个搞废。
后来就针对这点做了修复，现在这个机器人的盈亏做到了4万3千美元：
你想想这对你的回测意味着什么。
你跑的每一个显著性检验，都在默不作声地假设钟形曲线。
所以当检验告诉你“这结果不太可能是碰运气”的时候，它其实低估了疯狂事件自然出现的概率。
你的策略优势看起来比实际上更真，纯粹是因为数学是为一个不存在那种世界的模型而建的。
这就是为什么通常 t值大于2 的标准，对交易来说太宽松了。
你得把它提高到3甚至更高，专门给自己留出缓冲区，去应对标准数学忽略掉的肥尾。
同样，一两个月的大赚也说明不了什么。
在肥尾的世界里，就算一个毫无优势的机器人，也随时可能分到几个看起来很美妙的月份。
市场不会照着统计教科书走。
把你那套标准，调到跟你实际交易的世界一个频道上。
下面我留了一份完整指南，帮学员做出他们的第一个成功机器人。
下部分见。
如果想在Polymarket上跟单操作
我推荐用Polycop：
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