上两节介绍了推进分析和多层推进分析的操作流程，不管是简单的推进分析，还是逻辑更为复杂一些的多层推进分析，其主要目的都在于判断策略参数的过度拟合程度，以及在一个贴近真实交易的环境下模拟出策略的运行情况。在实际的量化交易策略的使用过程中，通过研究推进分析或多层推进分析得到策略的净值走势和收益情况，就可以基于一定的收益和风险标准决定是否使用该量化交易策略。
但是由于推进分析这种方法的主要目的还包括参数过度拟合程度的判断，因此在流程设计上会有所限制，基于推进分析结果直接判断实盘与否的做法在逻辑上也显得不是那么完整。本节就在推进分析的基础上，另外介绍-种用来判断量化交易策略是否进入实际使用的方法，作为前面内容的补充。
实际上，这种方法也是根据样本外检验的原理发展而成的。与前面所介绍的多层推进分析相比，该方法虽然在技术处理上十分相似，但是在逻辑上更偏向于对交易策略进行是与否的判断，因此作者称其为推进分析下的验证。
简单来说，就是将推进分析的数据分为两个部分，一个部分进行推进分析的研究，如果结果具有合格的盈利能力，则针对同样的策略在另一部分数据上进行推进分析研究。在实际研究中，后一步的推进分析只进行一次，如果结果显示盈利能力依然存在，则认定该量化交易策略可以实际使用，如果策略不再具有盈利能力，则直接判断策略无用，需要更换策略思路、重新寻找其他策略。需要注意的是，这里作者说的是“更换策略思路”、而不是“更换策略设置"，因此后一次的推进分析实际上是一锤定音的决定性流程。
图6-5基于图6-2给出的推进分析示例，展示了一个推进分析下的验证具体流程，方便读者更直观地理解推进分析下的验证这一方法。图6-5中的横线将原本的推进分析进行了划分，针对处在横线下方的前5行数据，挑选多种不同的策略，各自进行普通的推进分析研究，直到找到一个在这部分样本内具有盈利能力的量化交易策略。然后将该策略置于横线上方的后3行数据上,进行一次普通的推进分析，查看深灰色框内的收益情况和策略净值表现，如果仍然具有盈利能力则使用该策略进行实际交易，如果策略失效则否定该策略，重新寻找其他策略。
通过如上的示例解释,读者应该可以发现，推进分析下的验证实际上就是一个样本外检验的过程，只不过前面提到的样本外检验都是针对策略模型的具体参数，而这一种样本外检验针对的则是量化交易策略本身。
从对图6-5中示例的具体讲解中也可以发现，该方法下样本内外的划分其实可以看作对灰色框的划分，也就是划分推进分析中模拟交易的样本外数据部分，在图6-5中分别用浅灰色框和深灰色框进行了标示。因此，多层推进分析也同样可以使用这种验证方法来判定策略是否进人实际应用，只需在理解多层推进分析逻辑的基础上，针对最后一层的数据样本进行样本内外的划分即可。
但是正如多层推进分析所存在的问题一样,使用推进分析下的验证同样需要足够数据量的支持。由于中国市场上能够获取的有效数据较为有限，因此研究人员在使用推进分析下的验证前应该首先确认样本量是否充足。
更重要的问题在于，作为验证环节的后一次推进分析对策略去留具有决定性的影响，一个实际上有盈利能力的量化交易策略由于在样本数据上无法通过验证从而被淘汰的情况是有可能发生的。在推进分析下的验证中，样本内和样本外的长度设定、样本数据的具体选择等都可能会影响验证的结果，偏差较大时就会导致有效策略被错误的排除。而推进分析的验证要起到实际的决定效果，后一次的推进分析就必须严格地只进行一次，否则又会流于一种优化过程而得不到真正的检验。在这种情况下，如果由于人为设置和实际数据特性的影响导致错误地排除了有效策略，是无法通过其他办法进行补救的，研究人员必须承受这种错误发生的可能。
当然，是有效策略丢失的问题更严重，还是无效策略被应用到实际交易中的问题更严重，就需要研究者自行判断了。由于推进分析的验证中后一次推进 分析只进行一次这样的操作，在纸面上是无法反映出来的，因此本书对这种方法只做介绍，不进行案例的具体说明。
