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过拟合问题：是指在模型训练过程中，模型过于复杂，过度拟合了训练数据中的噪声和细节，导致在新的测试数据或实际市场数据上表现不佳。在算法交易中，过拟合可能使交易策略在历史数据上表现良好，但在实时交易中无法有效适应市场变化，出现亏损。
避免过拟合的方法：
增加数据量：使用更多的历史数据进行训练和回测，使模型能够学习到更普遍的市场规律，减少对特定数据的依赖。
正则化：在模型中引入正则化项，如 L1 和 L2 正则化，限制模型的复杂度，防止模型过度拟合数据。
交叉验证：采用交叉验证的方法，将数据分为训练集、验证集和测试集，在训练过程中通过验证集调整模型参数，避免模型在训练集上过拟合，最后用测试集评估模型的泛化能力。
简化模型：选择简单的模型结构，避免使用过于复杂的神经网络或机器学习模型，简单的模型往往具有更好的泛化能力。
样本外测试：在回测和优化策略时，保留一部分未用于训练和优化的样本外数据，用于最终验证策略的有效性，确保策略在新数据上也能有较好的表现。
发布于2025-5-13 15:03 杭州
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