核心问题：如何在AI股票量化交易中避免过拟合。

避免过拟合可以从以下几个方面入手：
首先，增加数据量。丰富的训练数据能够更全面地反映市场的各种情况，减少模型对特定数据的依赖。
其次，合理选择特征。仔细筛选对股票价格有显著影响的特征，避免引入过多无关或冗余的特征。
再者，采用正则化方法。如L1正则化、L2正则化等，可以限制模型的复杂度，防止模型过度拟合数据。
另外，交叉验证也是一种有效的方法。将数据集分成多个子集，轮流使用其中一部分作为训练集，其余部分作为验证集，通过多次验证来评估模型的泛化能力，并选择表现最佳的模型。

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