1. 数据质量：确保行情、财务、宏观、舆情数据完整、及时、无偏，缺失值和异常值处理得当。
2. 过拟合风险：用滚动窗口、交叉验证、样本外测试，控制模型复杂度，防止“历史完美、实盘失效”。
3. 交易成本：把滑点、佣金、冲击成本纳入回测，算法在高频或大额交易时尤需精细建模。
4. 风控模块：设置单票、行业、整体仓位上限，动态跟踪波动率、VaR、最大回撤，触发即减仓或对冲。
5. 模型迭代：定期重训，监控实盘与回测差异；引入在线学习或增量更新，避免策略老化。
6. 合规与伦理：符合交易所、数据供应商及监管规定，禁止操纵、抢先交易；算法决策留痕，便于审计。

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