What issue occurs when a trading model performs well on training data but poorly on new market data?

Đáp án đúng: "Overfitting". Quá khớp xảy ra khi mô hình giao dịch học thuộc cả nhiễu và các mẫu ngẫu nhiên của giai đoạn huấn luyện, nên backtest trong mẫu rất đẹp nhưng gặp dữ liệu thị trường mới thì lợi nhuận sụt hẳn; cách phát hiện là kiểm tra ngoài mẫu hay walk-forward, cách giảm là bớt tham số, chính quy hoá và tránh tối ưu quá nhiều lần trên cùng dữ liệu. "Diversification" là đa dạng hoá danh mục để giảm rủi ro riêng lẻ, không mô tả việc mô hình kém đi trên dữ liệu mới. "Portfolio hedging" là phòng hộ, dùng vị thế ngược chiều để giảm rủi ro, là kỹ thuật quản lý vị thế chứ không phải lỗi mô hình. "Arbitrage trading" là kinh doanh chênh lệch giá, một loại chiến lược, không phải hiện tượng mô hình chỉ tốt trên dữ liệu huấn luyện.