借深度学习优化量化交易模型验证

在量化交易中，模型验证关乎策略成败。深度学习能为其带来更精准、高效的优化。传统模型验证多依赖历史数据回测，存在局限性。深度学习可利用生成对抗网络（GAN），生成大量接近真实市场状况的模拟数据，扩充验证数据集，让模型在更丰富场景下接受检验。

通过强化学习，模型能在模拟交易环境中不断自我调整和学习，与市场环境进行动态交互，持续优化参数。同时，利用深度学习的特征提取能力，从复杂金融数据中挖掘更多有效特征，构建更全面的评估指标体系，衡量模型在不同市场条件下的表现，比如风险控制、收益稳定性等，避免过拟合或欠拟合问题，确保模型的泛化能力。

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