在数据处理方面,不要使用过多的数据特征,防止因特征过多而导致模型对历史数据过度适应。同时,对数据进行合理的清洗和预处理,去除异常值等干扰因素。在模型构建时,采用交叉验证的方法,将数据分成多个子集进行训练和验证,避免模型只对单一数据集表现良好。此外,要定期对策略进行回测和评估,根据市场变化及时调整策略。
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发布于2025-5-6 09:34 广州
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发布于2025-5-6 09:36 广州
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