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股票量化投资中如何避免过度拟合的问题呀？
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在股票量化投资中，避免过度拟合可从多方面入手。首先，使用更多数据，尽可能纳入不同市场环境、不同时间段的数据进行模型训练，增加数据多样性。其次，采用合理的模型复杂度，不过分追求复杂模型，以简单有效的模型为主。再者，运用交叉验证方法，将数据分成多个子集，轮流训练和验证模型，评估其泛化能力。另外，定期对模型进行回测和更新，确保模型在新数据上也能有良好表现。

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