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构建股票量化模型时，有几个关键问题需要注意。
首先是数据质量，要保证数据准确、完整且无异常值，否则会影响模型的可靠性。其次，因子选择要合理，选取与股票收益率有显著相关性、逻辑合理且具有预测能力的因子。再者，模型的过拟合问题不容忽视，避免模型在样本内表现很好，但在样本外表现不佳。同时，交易成本、市场流动性等实际交易因素也应考虑到模型中，确保模型在实际操作中可行。另外，定期对模型进行评估和优化也很重要，以适应不断变化的市场环境。
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发布于2025-5-2 16:58 广州
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