为避免AI股票量化交易中的过拟合问题,可采取以下方法:首先,使用更多数据,扩大训练集的规模和多样性,能让模型学习到更广泛的特征和模式,减少对特定数据的依赖。其次,正则化处理,比如L1和L2正则化,通过给模型的参数添加惩罚项,限制参数的大小,防止模型过于复杂。再者,交叉验证,将数据划分为多个子集,轮流用于训练和验证,能更准确评估模型的泛化能力。另外,简化模型结构,避免构建过于复杂的模型,以降低过拟合风险。
AI量化交易较为复杂,我这里有更成熟的量化投资策略。若你想进一步提升投资效果,右上角添加微信,我将为你分享更多量化投资秘诀和策略【还可免费领取《量化投资实战指南》,助你在投资中少走弯路】。
发布于2025-5-2 13:35 北京
当前我在线
直接联系我