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天勤量化通过 “样本外泛化测试系统” 验证策略能力，核心措施有三。一是时间分段测试，将天勤数据按时间分为训练集（前 70%）与样本外测试集（后 30%），若样本外收益回撤比不低于训练集的 80%，判定为泛化能力强，某策略通过测试，实盘与回测收益偏差缩小至 10% 以内。二是极端行情覆盖，在样本外测试中加入历史极端行情段（如 2015 年股灾、2022 年美联储加息），若策略在这些时段最大回撤控制在合理范围（如＜20%），强化泛化认可，某策略通过覆盖测试，极端行情适应能力提升 40%。三是参数稳定性验证，对样本外数据进行参数敏感性测试，若参数微调（±10%）后收益波动＜15%，判定为参数稳健，泛化能力可靠，某 AI 模型通过验证，实盘参数适配成功率提升 50%。
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