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以下是解决量化交易中过度拟合问题的方法： 数据划分：将数据划分为训练集、验证集和测试集，用验证集评估模型，避免模型仅适应训练数据。 增加样本量：更多的数据有助于训练更具泛化能力的模型，减少过拟合风险。 特征选择：筛选有代表性的特征，避免使用过多冗余或无关特征。 正则化：如L1、L2正则化，约束模型参数，防止其对训练数据过度拟合。
通过上述手段，可使量化交易模型更具鲁棒性，在不同市场环境下表现更稳定。
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发布于2025-1-21 16:21 杭州
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