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通过机器学习算法优化量化交易策略的收益预测，可按以下步骤操作：
1. 数据收集与预处理：广泛收集市场、财务等多源数据，进行清洗、归一化等处理。
2. 特征工程：从数据中提取有价值特征，如技术指标、宏观经济变量等，增强模型对收益的解释能力。
3. 模型选择与训练：选用合适算法，如线性回归、决策树、神经网络等，用历史数据训练模型。
4. 模型评估与调优：用交叉验证等方法评估模型，调整参数以提升预测准确性。
5. 实时监测与更新：根据新数据不断更新模型，适应市场变化。
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发布于2025-2-24 11:20 杭州
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