在AI股票量化交易模型训练中，关键是要注重数据质量和过拟合问题。

以下是一些具体建议：首先，要保证训练数据的准确性和全面性，数据不能有错误或缺失值，并且要涵盖多种市场情况和不同时间段的数据，这样模型才能适应各种市场环境。其次，防止过拟合非常重要，可以采用交叉验证等方法来评估模型的泛化能力，避免模型只在训练数据上表现良好，而在实际应用中效果不佳。再者，模型的复杂度要适中，过于复杂的模型可能会导致过拟合，过于简单的模型则可能无法捕捉到市场的复杂特征。另外，要不断对模型进行回测和优化，根据市场的变化及时调整模型参数。

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