模型调优是围绕数据质量、特征有效性、过拟合控制和实盘适应性的系统性工作，核心目标是确保模型在未来未知行情中稳定盈利。需严控数据清洗与对齐、重视特征工程、采用滚动样本外验证调参、并完成多维度压力测试。
模型调优不是“调几个参数就完事”，而是围绕数据质量、特征有效性、过拟合控制和实盘适应性展开的系统性工作。核心目标是让模型在**未来未知行情中稳定盈利**，而非在历史数据上刷高分。
很多调优失败，根源在数据没理干净。比如分钟级回测中，不同股票停牌、复权不一致、指数成分股变更未同步，都会导致特征错位。
在A股，一个逻辑清晰、带市场状态过滤的动量因子，常比复杂LSTM模型更稳健。重点不在“新”，而在“可解释+低延迟+易维护”。
固定训练集/测试集划分在量化中基本无效。A股风格切换快，必须模拟实盘更新节奏。
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调优结果好看，不等于能实盘跑。要检验它在极端但真实场景下的行为。
基本上就这些。调优不是终点，而是策略生命周期的起点。每次参数微调、因子增减，都要重新走一遍完整验证链路——省掉哪一环，实盘都可能变成“精准踩雷”。
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