什么是量化交易中的反向采样？

                      量化交易中的反向采样是指在数据采集中，为了减少偏差和提高模型准确性，从原始数据中选择与现有样本不同的数据点进行补充。简单来说，就是通过选取不同于已有数据的样本，使模型训练更全面、准确。这有助于投资者更好地理解市场变化，做出更合理的投资决策。