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想要避免量化策略的过度拟合，可以从这几个方向调整：第一，划分样本测试，把历史数据分为训练样本和样本外测试区间，仅用训练样本构建策略，若样本外表现大幅弱于训练样本，基本就能判定存在过度拟合；第二，精简策略参数，尽量减少参数设置，避免针对特定历史数据过度优化参数，参数越多越容易贴合噪音而非规律；第三，引入正则化约束，给复杂的参数设置增加惩罚项，抑制模型对历史偶然波动的拟合；最后坚持样本外跟踪，用一段较长的实盘模拟走下来验证策略稳定性。
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发布于2026-7-23 13:11 杭州
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