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在策略回测里，要规避过拟合问题，有不少实用方法。首先，增加数据量是关键，大量的数据能让策略经受更全面的考验，减少偶然因素影响。比如从只分析近一年数据，拓展到过去五年甚至更久。其次，合理拆分数据集，把数据分成训练集、验证集和测试集，用不同部分来调整和检验策略，避免策略过度适应训练数据。
还有就是简化策略，别让策略过于复杂，复杂的策略往往容易过拟合。另外，进行多市场、多品种测试，要是策略在不同市场和品种都表现不错，说明它的适应性强，不过拟合。
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发布于2025-3-14 19:53 杭州
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资深吴经理：
先聚焦策略核心逻辑的合理性，避免过度适配历史行情的细节特征
小鹿量化经理：
通过跨时段、跨板块的样本外数据验证，检验策略的泛化适配能力
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