在AI股票量化交易中避免模型过拟合，有以下可行方法。

首先是增加数据量，模型就像一个学生，学习的案例越多，就越能掌握通用规律，而不是只记住个别特殊情况。所以尽可能收集更多的股票交易数据，包括不同市场环境、不同时间段的数据，让模型学习到各种情况下的特征和规律。

其次使用正则化方法，这好比给学生的学习设置一定的规则，不让其过于“自由发挥”。在模型训练时，可以添加正则化项，限制模型参数的大小，防止模型对某些特征过度依赖，使其学习到更稳健的规律。

再者进行交叉验证，把收集到的数据分成多份，用不同组合的数据进行训练和验证。就像用不同的试卷来测试学生的学习成果，如果每次测试成绩都比较稳定，说明模型学习到了普遍规律，而不是只适应某一份数据。

另外简化模型结构，如果模型过于复杂，就容易对训练数据中的噪声和异常值过度拟合。可以尝试减少模型的层数、神经元数量等，让模型结构更简单，避免过度学习。通过这些方法，能在AI股票量化交易中有效避免模型过拟合问题。