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股票量化投资中，如何避免过度拟合的问题？
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股票入门手册 量化投资

股票量化投资中，如何避免过度拟合的问题？

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首发 理财宫老师
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避免股票量化投资中过度拟合问题，可从多方面着手。一是增加样本数据量，用更多不同时段、市场环境的数据来训练模型，使模型更具普适性。二是简化模型结构，减少不必要的参数和变量，防止模型过于复杂而对特定数据过度适应。三是运用交叉验证，将数据分成多份，轮流用于训练和验证，评估模型的稳定性和泛化能力。四是设置合理的止损和止盈，避免模型在特殊行情下过度拟合导致的损失扩大。

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发布于2025-4-15 19:33 南京

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#量化投资# @ 群友热聊中~

程老师 22:14

在股票量化投资中，优化交易策略可以从以下几个方面进行：数据优化：确保所使用的数据准确、全面且及时。通过挖掘新的有效数据因子，可以发现更多潜在的交易机会。例如，除了传统的价格和成交量数据...

临江小杜 22:14

我最近股票亏了，不想全仓冒险了，能否给我一些稳定收益+搏高收益的产品，我配置一些对冲风险？

刘老师 22:14

跟刚才的群友一样，还是需要70%的稳定增值的钱+30%搏高收益，我私信你了，看下配置单~
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