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在量化交易系统中，处理模型过拟合和欠拟合问题非常重要。这是因为它直接影响您交易策略的稳健性和可持续性。以下是解决这两个问题的一些通用方法和具体步骤。
1. 处理过拟合
过度拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在测试或新数据上表现不佳。以下是处理过度拟合的方法：
a. 降低模型复杂度
使用更简单的模型（例如线性回归或参数较少的模型）可以降低过度拟合的风险。
例子：
# 以上是关于量化交易系统中如何处理模型过拟合和欠拟合的问题。相关内容来源网络仅供参考。相关信息请参见官方公告。
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