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在进行股票量化交易时，避免过度拟合的关键在于合理划分数据集，将数据分为训练集、验证集和测试集，通过在训练集上构建模型、在验证集上调整参数以及在测试集上评估模型性能，确保模型具备良好的泛化能力；同时，要控制模型复杂度，避免使用过于复杂的模型结构，防止模型对训练数据的细节过度学习；此外，还可以采用交叉验证等方法，对模型进行多次评估，减少因数据划分方式不同而导致的偶然性偏差，从而提高模型在实际交易中的稳定性和可靠性。
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专业马经理 
回答时间：2025-05-12 12:55 
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