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在股票量化交易中，避免过拟合问题的方法包括：
增加样本量：扩大所使用的历史数据范围，确保策略在足够的数据上进行测试，以提高模型的泛化能力。
简化模型：保持模型的简洁性，避免过度复杂化。减少交易信号数量，专注于那些真正能够提高策略表现的关键信号。
采用正则化技术：使用正则化方法，如Lasso或Ridge回归，这些技术可以帮助限制模型的复杂度，并防止过拟合。
交叉验证：对策略进行交叉验证，确保它在不同时间段的数据上都能保持稳健。这有助于验证模型的普遍适用性。
持续监控与调整：在实盘交易中，持续监控模型的表现，根据市场变化动态调整策略参数，以适应新的市场条件。
通过实施这些方法，可以有效减少量化交易中的过拟合风险，使模型在实际市场环境中更加可靠和稳定。股票开户找我！无门槛做到国债逆回购一折(百万分之一）！ETF佣金万0.5！融资利率5%以下！优惠到底！
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首席黄顾问 
回答时间：2025-05-21 13:35 
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