对此，避免过度拟合的方法包括：
1. 增加数据集；我们要采取大量的历史数据来测试，如果测试数据过少，即使我们的策略在样本内的表现非常好，那么也不具备说服力；
2. 使用一些方法比如Early Stopping、正则化、Dropout来避免模型过度训练。