量化模型调优需坚持时序验证、方向性评估、特征驱动与过拟合防控：用滚动/扩张窗口划分数据，聚焦方向准确率与夏普比率等实盘指标，90%提升来自经济意义特征构造，辅以早停、正则与简单模型约束。
量化交易中模型调优不是“调参玄学”，而是有逻辑、可复现、讲证据的过程。核心在于：用对的数据、选对的指标、控住过拟合、留出真实验证空间。
金融时间序列强依赖前后关系，随机打乱训练/测试集会泄露未来信息，导致结果虚高。必须按时间顺序划分，并用滚动或扩张窗口模拟实盘环境。
准确率在量化里意义不大——涨跌各50%时，瞎猜也有50%准确率。重点看是否抓住趋势、控制回撤、信号不过于频繁。
90%的提升来自特征，而非换XGBoost为LightGBM。金融数据噪声大、非稳态，原始价格、成交量往往无效，需构造有经济意义的衍生变量。
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过拟合是量化调优第一杀手。模型在历史数据上完美，一上线就失效，大概率是拟合了噪音或偶然模式。
基本上就这些。不复杂，但容易忽略时序性和业务目标。调优不是让模型“更准”，而是让它“更可靠”。
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