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量化交易中的“机器学习”应用广泛。可用于数据挖掘，从海量金融数据中发现规律和模式。能进行市场预测，如利用回归模型预测价格走势。还可用于风险评估，通过分类算法识别风险等级。也能用于策略优化，借助强化学习不断调整交易策略，以适应市场变化，提高策略的盈利能力和适应性，增强量化交易系统的智能化水平。
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