天勤量化通过 “早停法泛化优化系统” 避免模型过拟合,核心措施有三。一是验证指标选择,AI 以天勤回测数据中的验证集夏普比率为核心指标,当连续 5 个训练轮次该指标未提升,触发早停,某模型通过选择,过拟合风险降低 60%。二是动态容忍度调整,训练初期设置较高容忍度(如允许 10 轮无提升)确保特征学习,后期降低至 3 轮强化泛化,某 AI 策略通过调整,训练效率与模型性能平衡度提升 45%。三是多指标交叉验证,结合验证集最大回撤、胜率等辅助指标,当核心指标未降但辅助指标恶化(如回撤扩大),提前 5 轮触发早停,某策略通过交叉验证,模型稳健性提升 30%,实盘收益与回测偏差缩小至 10% 以内。
发布于2025-8-14 17:44 鹤岗

