过拟合简单来说就是模型在训练数据上表现很好,但在新的数据上表现不佳。为避免过拟合,首先要合理使用样本数据,将数据分为训练集、验证集和测试集,通过验证集来调整模型参数,用测试集检验模型的泛化能力。其次,不要使用过于复杂的模型,比如减少不必要的变量和规则。另外,采用正则化方法也能对模型的参数进行约束。
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发布于2025-5-28 15:28 北京
股票量化交易中过拟合是模型过度捕捉历史数据偶然特征,导致实盘表现不佳的常见问题。
避免需从多方面优化:控制模型复杂度,避免盲目堆砌指标,确保因子有市场逻辑,可先用简单模型搭建框架;数据划分验证时,将历史数据按时间顺序分为训练、验证、测试集,模拟真实市场检验泛化能力;
引入正则化方法如L1/L2正则,通过惩罚项约束参数,降低对噪声敏感度,同时需交叉验证调整强度;
坚守市场逻辑,警惕违背常识的信号,从基本面和市场情绪审视策略;持续跟踪模型实时表现,定期检查迭代,根据市场变化优化参数或重构模型。
核心是让模型平衡规律捕捉与噪声过滤,通过合理控制、科学验证、逻辑约束和动态优化,提升策略稳健性。
以上回答是我的回答,希望能帮助到您,
发布于2025-5-28 15:31 广州
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