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QUANTAXIS 的 AI 策略（如 LSTM、强化学习）回测，过拟合会导致 “回测赚、实盘亏”，2025 年版有 3 个实用防控方法：
用 “样本外数据” 验证
回测时拆分数据：把历史数据分成 “训练集（70%）+ 验证集（20%）+ 样本外集（10%）”，AI 模型先在训练集学，验证集调参，最后用样本外集测试。比如测 2018-2024 年数据，2024 年做样本外，若样本外收益比回测低超 30%，就是过拟合。2025 年 QUANTAXIS 能自动拆分，不用手动处理。
限制 “参数复杂度”
少加无关因子：AI 策略因子不超过 5 个（如 MACD、成交量、北向资金），多了易过度适配历史数据。QUANTAXIS “因子筛选” 功能会提示 “该因子对收益贡献度 < 5%”，帮着删掉无用因子。
控制模型层数：LSTM 模型隐藏层设 1-2 层就行，超 3 层易过拟合。2025 年版会推荐 “新手模型参数”，比如 “隐藏层 1 层 + 神经元 32 个”，避免参数太复杂。
做 “行情扰动测试”
加随机噪声验证：在回测数据里加 1%-3% 的随机波动（模拟实盘行情），若策略收益降幅超 20%，就是过拟合。QUANTAXIS “抗扰动测试” 功能能自动加噪声，一键出结果。
跨市场验证：把 A 股训练的 AI 策略，放到港股 / 美股数据里回测，若收益骤降，说明策略只适配 A 股历史，实盘易亏。2025 年支持多市场数据导入，方便跨市场验证。
总结：按 “样本外验证 + 控参数 + 抗扰动测试” 操作，过拟合风险能降 50%。进阶用户还能看 QUANTAXIS 的 “过拟合评分”（0-100 分，低于 60 分需优化），新手跟着提示调就行。可以尝试搜索 QUANTAXIS 官网找到教程，AI 回测有问题欢迎联系我～
发布于2025-8-22 16:26 七台河
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