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在量化交易平台用机器学习技术改进策略，有几个关键步骤。首先是数据收集与预处理，尽可能收集多维度、高质量的数据，像价格、成交量等，然后清理异常值、填补缺失值，让数据更规整。
接着选合适的机器学习算法，比如决策树、神经网络等。决策树简单直观，能清晰展现决策逻辑；神经网络适合处理复杂非线性关系。根据策略需求来挑。
模型训练也很重要，把数据分成训练集和测试集，在训练集上调整参数让模型拟合得更好，再用测试集验证效果，不断优化。
优化好模型后，将策略在模拟交易环境中反复测试，观察效果并根据结果微调。
我们国企券商有专业团队提供量化交易方面的支持与指导。而且可为您提供股票专享佣金。觉得回答不错就点赞支持下，点头像加微信咨询我，了解更多专业服务。
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发布于2025-3-26 19:18 北京
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