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在量化交易中，“过拟合”是指量化模型在训练数据上表现非常好，能精准地拟合甚至记住所有训练数据的特征和规律，但在新的、未见过的测试数据或实际交易环境中，表现却很差，无法有效泛化的现象。这通常是因为模型过于复杂，过度捕捉了训练数据中的噪声和局部特征，而不是真正的市场普遍规律。比如，模型把某些偶然出现的价格波动当成必然规律纳入策略，导致在实际市场变化时失效，使策略的稳定性和可靠性降低，是量化交易策略开发中需要特别关注和避免的问题。
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