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量化交易里的机器学习策略，所需历史数据量没有固定标准，要综合多方面因素考量。如果市场环境稳定，波动较小，需要的历史数据相对少些。但要是市场复杂多变，就得多用些数据来让模型学习各种市场特征和规律。
一般来说，包含多个市场周期的数据会比较理想，这样能让模型经历不同的市场阶段，提升其适应性和泛化能力。比如至少得有几年的交易数据，如果条件允许，十几年的数据用于训练就更好。不过数据也不是越多越好，过多可能会出现过拟合问题。
我们可为您提供开户佣金成本费率。若我的回答对您有帮助，麻烦点赞支持。点我头像加微联系我，后续投资疑问随时交流。
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发布于2026-1-14 18:17 杭州
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