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　　随着线性模型挖掘充分后面临瓶颈，引入复杂非线性模型成为必然，但其强表达能力易引发过拟合。姚加红指出，应对关键在于：越复杂的模型越依赖大量数据训练，故私募量化应用机器学习效果较佳；公募受限于高频策略限制，需通过权衡模型复杂度、深化模型特性理解、采用独立风险模型验证归因等手段防范过拟合。此外，极致行情中风险控制保障量化策略稳健运行，如国金基金全市场选股策略通过限制单一个股低仓位（前十大重仓占比约10%）及动态调整因子权重实现。