量化交易中的“过拟合”是指策略在历史数据上表现优异,但在实际交易中表现不佳的现象。这是因为策略过度拟合了历史数据中的噪声,而缺乏对市场真实规律的捕捉。
避免过拟合的方法包括:简化模型:减少模型复杂度,避免过多参数和复杂逻辑。增加样本数据:使用更多历史数据进行回测,确保策略的稳健性。交叉验证:将数据分为训练集和测试集,多次验证策略的有效性。正则化技术:通过数学方法限制模型复杂度,如L1、L2正则化。避免过度优化:减少对历史数据的过度拟合,避免频繁调整策略参数。外推测试:在未参与训练的未来数据上测试策略表现。通过这些方法,可以提高量化交易策略的泛化能力,降低过拟合风险。
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发布于2025-1-24 11:12 杭州



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