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可以采用样本外测试。将历史数据分为训练集和测试集，在训练集上进行参数优化，然后在测试集上验证。如果在测试集上表现不佳，可能是过度拟合。还可以增加策略的通用性，避免使用过于复杂、针对特定数据模式的参数组合。

发布于2025-1-1 16:57 广州

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上海万三江 23:34

@盈月大神 你好，在进行量化交易策略参数优化时，如何避免过度拟合问题？有哪些有效的防范措施？​谢啦~

程老师 23:34

避免过度拟合措施：使用交叉验证：将数据集划分为训练集和验证集，在训练集上进行参数优化，然后在验证集上评估策略的性能，避免策略对训练数据过度拟合。限制策略复杂度：避免使用过于复杂的模型和...

杜彩欣 23:34

我现在有5万块活钱，想配置一些基金或者债券，能否给我列一个资产配置方案，谢了~

刘老师 23:34

资产配置方案建议配置活钱20%+稳钱50%+长钱30（用来搏收益）具体的配置单我私信发你。
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