资深赵经理
股票
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常见机器学习算法在量化交易中有不同应用场景：
决策树算法：可根据市场数据特征构建决策规则，用于判断买卖时机，如根据价格、成交量等因素决定是否买入。
支持向量机：擅长处理非线性问题，能对市场状态进行分类，如区分牛市、熊市或震荡市，为策略选择提供依据。
神经网络：可挖掘数据中的复杂关系，用于预测股票价格走势或市场趋势，例如对多因子数据进行分析预测。
聚类算法：能对股票进行聚类分析，发现具有相似特征的股票群体，便于进行板块轮动等策略的制定。
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