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<p>本期内容围绕 Reddit 量化板块（r/quant）热议话题展开：实盘场景中，逻辑简洁、参数精简的交易策略为何常比复杂 AI/ML 模型展现更强的收益稳健性？</p><p>万能的网友纷纷献策，讨论围绕一下几点展开：</p><p>其一，复杂模型易受 “偏差 - 方差权衡” 影响，在高噪声市场数据中过度拟合历史随机波动，陷入 “数据窥探” 陷阱，导致回测与实盘表现严重背离；</p><p>其二，复杂策略高换手率引发的滑点、手续费等隐性成本，往往侵蚀全部理论收益，甚至造成实盘亏损；</p><p>其三，高频交易（HFT）场景下，简单策略的低计算延迟适配 “速度制胜” 的核心需求，复杂模型的运算耗时易错失套利窗口。</p><p>【在这里找到我们】</p><p>wechat：quantfans_99（加「听友群」、咨询「量化课程」请加）</p><p>微信公众号：Quantide量化风云</p><p>小红书：Quantide</p><p>知乎：匡醍量化</p><p>bilibili：Quantide</p>