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文档摘要

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量化交易策略的模型选择与优化方法

引言

在金融市场的浪潮中，量化交易早已从“小众工具”成长为推动市场效率的重要力量。它像一把精密的手术刀，用数学模型代替主观判断，用历史数据训练交易逻辑，试图在不确定性中捕捉可重复的盈利模式。但我接触量化交易这些年，常听到同行感叹：“回测时年化50%的策略，实盘却亏得找不着北”“换个时间段测试，模型就像失灵的闹钟”。这些现象背后，往往藏着模型选择与优化的深层问题——选什么模型？怎么让模型更“聪明”？如何避免它变成“历史数据的奴隶”？本文将从底层逻辑出发，结合实战经验，系统拆解量化交易中模型选择与优化的关键方法。

一、模型选择的底层逻辑：从需求到适配

模型选择不是