表现:过拟合的策略在历史回测中表现出色,能完美拟合历史数据,捕捉到各种细微的价格波动和规律,获得极高的收益。但在实盘交易或对新的未见过的数据进行测试时,策略的表现大幅下降,无法适应市场的变化。
避免方法:使用交叉验证,将历史数据分成多个子集,轮流用于训练和验证策略,观察策略在不同子集上的表现,避免对特定数据的过度拟合;简化策略模型,减少不必要的参数和复杂的逻辑,降低模型的复杂度;增加数据量,使模型能够学习到更普遍的市场规律,而不是局限于少量数据中的特殊情况。
发布于2025-5-10 18:04 武汉