本书核心内容：
一. 海龟交易法则的具体内容。
二.那些在历史上表现非常好的交易方法，为什么在未来不一定管用。
第二部分：那些在历史上表现非常好的交易方法，为什么在未来不一定管用。
作者总结了三个原因：交易者效应、随机效应和过度拟合。
造成交易系统失效的第一个原因：交易者效应。量子力学里面有一个测不准原理，简单来说，就是观察者的观察行为，会干扰到被观察者。听起来很绕，其实很简单，就是说一个东西你观察它的时候是一个样，不观察它的时候又是一个样，你不可能知道它本来的样貌，所以叫测不准现象，作者把这种现象叫交易者效应，说的就是人们的交易行为，会改变目前的市场状态。如果出现一种交易系统很赚钱，那其他交易者就会慢慢地开始注意到这种交易系统，然后开始模仿，用的人越来越多，这种策略就没有之前那么好的效果了。
第二个原因是随机效应。这个很好理解，有些历史数据漂亮的系统，纯粹就是撞了大运。随机效应其实很容易发生，你甚至都不用构建一个复杂的交易系统，机库能做到100%预测股票涨跌。股票，无非就是涨和跌两个结果，你找一万个人给他们发邮件，5000人发涨，另外5000人发跌，第二天有一半人肯定是正确的。接下来正确的那5000人再一半发涨，一半发跌，又会有一半人收到了正确的预测。这样十几轮下来，总有那么几个人，每次的预测都是对的，这不就实现了100%准备的预测吗？当然这个100%准确是加引号的，很多骗子就是用这种手法来骗人的。
第三种原因是过度拟合。所谓过度拟合，说的是如果一个模型描述的数据和i 事数据的一致性越高，它预测未来的能力反而越差。也就是说，如果你的模型涉及到决策判断和预测未来，精确写实往往不如粗略写意。数学家把这种现象就叫做过度拟合。如果一个交易系统，历史上表现很好，和历史数据非常吻合，那么，它对未知数据的预测能力就会非常差。这很反常识，为什么会这样呢？因为那些所谓的“已知数据”，都是有误差的，精准的拟合历史数据，会把这些误差放大，拟合得越精准，未来的误差越大，预测越糟糕。作者认为，交易系统一定要简单，如果一点点数据变动，模型的预测就会大幅度的变动，那基本上就是过度拟合了，一个好模型，不应该对数据如此敏感。
