在AI炒股中，避免过度拟合和过拟合风险有不少办法。首先，增加数据量是关键。数据足够多，模型就能学习到更广泛的特征和规律，而不是只记住少量数据的特点。同时，要保证数据的多样性，涵盖不同市场环境、行业板块等情况。

其次，使用正则化方法也很有效。比如在模型训练时，添加正则化项来约束模型参数，避免参数过大，让模型更具泛化能力。

再者，进行交叉验证。将数据集分成多个子集，轮流用不同子集进行训练和验证，综合评估模型性能，能更准确地判断模型是否过拟合。

我们可为用户提供合适的开户佣金成本费率。要是我的建议对你有帮助，点赞支持一下。若还有其他问题，点我头像加微联系我。