AI策略在天勤量化中出现过度拟合,有哪些检测与修正方法?
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AI 策略在天勤量化中出现过度拟合,有哪些检测与修正方法?

叩富问财 浏览:100 人 分享分享

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天勤量化提供全流程方案检测与修正 AI 策略过度拟合,核心手段有三。一是样本外验证强化,天勤将历史数据按时间分段(如前 80% 训练、后 20% 验证),若 AI 策略在验证集的收益较训练集下降超 30%,标记为疑似过拟合。二是特征重要性筛查,通过天勤的模型解释工具,识别 AI 过度依赖的 “噪声特征”(如某冷门品种的偶然波动数据),剔除后重新训练,某策略经筛查后,实盘收益稳定性提升 40%。三是正则化动态调整,天勤支持在 AI 模型中嵌入 L1/L2 正则化项,根据过拟合程度自动调整惩罚系数(如过拟合严重时系数从 0.01 增至 0.1),同时限制模型复杂度(如决策树深度不超过 8 层)。某用户案例显示,经修正的 AI 策略,回测与实盘收益偏差从 35% 降至 10%。

发布于2025-8-14 12:38 拉萨

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