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如何理解量化交易中的 “参数优化”？在股票策略开发中，参数优化可能存在哪些陷阱？​
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陷阱：

过度拟合（曲线拟合）：参数仅适配历史数据，无法应对市场结构变化（如 A 股 2017 年 “漂亮 50” 行情后小盘股因子失效）。

幸存者偏差：回测数据未剔除退市股票，高估策略表现。前视偏差：使用未来数据（如事后调整的财务报表）进行回测。

多重检验偏差：测试大量参数组合后仅保留 “幸运” 结果（如 1000 次测试中选最优的 1 次）。

应对方法：

分样本测试：用训练集优化参数，测试集验证效果。加入正则化：限制参数调整范围（如均线周期不超过 200 日）。

经济意义验证：确保参数符合金融逻辑（如 PE 因子阈值设置需参考行业水平）。

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