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过拟合的定义
量化交易中，过拟合是指策略模型在历史数据测试中表现优异，但实际交易时因过度拟合历史噪音，导致预测失效、收益大幅下降的现象。简单说，就是模型“学死了”历史数据的偶然规律，却无法适应市场变化。
避免过拟合的方法
1. 数据层面
扩大样本量：用更多非相关市场数据（如不同年份、品种）训练模型，避免依赖单一时间段的特殊规律。
数据清洗：剔除异常值、冗余特征，减少噪音干扰。
样本外验证：将数据分为训练集（拟合）和测试集（验证），若测试集表现显著差于训练集，说明过拟合。
2. 模型层面
简化模型复杂度：避免使用多层神经网络、过多参数的复杂算法（如决策树深度过深），优先用逻辑回归、简单线性模型等。
正则化：在损失函数中加入惩罚项（如L1/L2正则化），抑制模型对噪音的过度拟合。
集成学习：组合多个简单模型（如随机森林），通过“投票”降低单一模型过拟合风险。
3. 策略设计层面
加入经济逻辑：确保策略因子有明确金融含义（如估值、动量），而非单纯数据挖掘的“伪规律”。
限制参数优化范围：避免过度调参（如网格搜索时设置合理步长），用“遗传算法”等启发式方法减少参数敏感性。
模拟交易检验：实盘前进行长周期模拟交易，观察策略在非历史数据中的适应性。
4. 风险控制层面
动态调仓：定期（如季度）重新训练模型，剔除失效因子，适应市场结构变化。
仓位管理：避免满仓押注单一策略，通过分散投资降低单一模型失效的冲击。
核心逻辑：过拟合的本质是“模型复杂度超过数据承载的真实规律”，需通过数据多样性、模型简约性、逻辑合理性三者平衡来规避。
发布于2025-6-9 15:10 西安
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