在量化交易中，过拟合现象指的是模型在训练数据上表现良好，但在实际应用中失效的情况。为了避免这种现象，可以采取以下措施：

保证一定的交易次数：对于商品期货策略，如果分品种进行回测，部分不活跃品种可能一年都没有20次交易，几年下来总的交易次数不到100次，这样就难以形成统计意义，非常容易过度拟合。如果是套利类策略，持仓时间更长，可能一年才几次交易，结果的可靠性就更加存疑了。因此，对于这种情况，有必要多品种同时回测，增加策略的交易次数，一般有300次以上的交易次数才能比较好地证明策略有效性。

合理划分数据集：通常将数据集分为训练集、验证集和测试集。训练集用于构建模型，验证集用于调整模型的参数，测试集用于评估模型的最终性能。

处理过拟合和欠拟合：通过合理选择模型复杂度、正则化、特征工程和超参数优化，可以构建出更加稳健和有效的交易模型。

综上所述，避免量化交易中的过拟合现象需要从多个方面入手，包括保证一定的交易次数、合理划分数据集以及处理过拟合和欠拟合等。