AI智能选股APP的核心痛点是“信号失真”与“过度拟合”。解决思路分三步：
1. 数据清洗：用交易所Level-2实时行情+基本面爬虫，剔除停牌、ST、次新股噪音，建立标准化因子库（估值、动量、质量、情绪）。
2. 模型迭代：采用XGBoost+LSTM混合模型，滚动窗口训练（3个月），每周用AUC>0.55的模型才上线；加入蒙特卡洛模拟做极端行情压力测试。
3. 风控嵌入：单票仓位≤5%，行业暴露<20%，动态跟踪最大回撤>8%即触发再平衡。
落地工具：用Python的Backtrader回测框架，对接券商API（如华泰MATIC），实盘前做3个月模拟盘验证。

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