分享
注册
1分钟入驻>
+微信
首发回答
在AI股票量化交易里避免过拟合问题可以从这些方面入手：
首先，数据处理上要做交叉验证，像常用的K折交叉验证，把数据集分成K份，轮流用其中K - 1份数据训练模型，剩下1份做验证，能更客观评估模型泛化能力；对数据进行合理清洗和预处理，去掉异常值、重复数据等，防止模型受这些噪音数据干扰。
其次，模型构建时要简化模型复杂度，别构建过于复杂的模型，比如神经网络层数别太多、特征数量别过多等；使用正则化方法，像L1和L2正则化，能约束模型参数，避免参数过大导致过拟合。
再者，在特征选择方面，要选有代表性、与股票走势关联大的特征，去除那些冗余、无意义的特征，防止模型对无关特征过度学习。
不过量化交易本身就有一定难度和风险，对于普通人来说自己操作很容易踩坑。而且市场情况复杂多变，就算做了很多避免过拟合的操作，也不能完全保证交易能盈利。找个专业的投资顾问，让专业人士结合市场情况和你的投资目标来制定合适的量化交易策略，会更靠谱一些。
我金融专业毕业后从事投资行业十几年了，你要是觉得我回答的还行，对这个感兴趣想科学赚钱，帮我点个赞右上角加我微信，我给你详细讲讲。
首先，数据处理上要做交叉验证，像常用的K折交叉验证，把数据集分成K份，轮流用其中K - 1份数据训练模型，剩下1份做验证，能更客观评估模型泛化能力；对数据进行合理清洗和预处理，去掉异常值、重复数据等，防止模型受这些噪音数据干扰。
其次，模型构建时要简化模型复杂度，别构建过于复杂的模型，比如神经网络层数别太多、特征数量别过多等；使用正则化方法，像L1和L2正则化，能约束模型参数，避免参数过大导致过拟合。
再者，在特征选择方面，要选有代表性、与股票走势关联大的特征，去除那些冗余、无意义的特征，防止模型对无关特征过度学习。
不过量化交易本身就有一定难度和风险，对于普通人来说自己操作很容易踩坑。而且市场情况复杂多变，就算做了很多避免过拟合的操作，也不能完全保证交易能盈利。找个专业的投资顾问，让专业人士结合市场情况和你的投资目标来制定合适的量化交易策略，会更靠谱一些。
我金融专业毕业后从事投资行业十几年了，你要是觉得我回答的还行，对这个感兴趣想科学赚钱，帮我点个赞右上角加我微信，我给你详细讲讲。
发布于2025-4-27 11:12 北京
当前我在线
直接联系我
秒答
关注
分享
追问
踩 
举报
搜索更多类似问题 >
160
电话咨询
咨询
17376481806 
