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在AI股票量化交易的数据挖掘过程中，常见的算法和技术有：
- **聚类算法**：将相似的股票或交易数据点分组，以便发现潜在的市场模式和规律。
- **关联规则挖掘算法**：寻找数据集中不同变量之间的关联关系，例如股票价格与成交量、宏观经济数据等之间的关系。
- **决策树算法**：通过构建决策树模型，对股票交易数据进行分类和预测，帮助投资者做出更明智的投资决策。
- **神经网络算法**：模仿人类大脑的神经网络结构，对股票交易数据进行学习和预测，具有较强的非线性处理能力。
- **支持向量机算法**：通过寻找最优分类超平面，将不同类别的股票交易数据分开，从而实现分类和预测的目的。
这些算法和技术可以帮助投资者从海量的股票交易数据中挖掘出有价值的信息，为投资决策提供有力支持。如果你对股票量化交易感兴趣，想了解更多相关信息，右上角添加我的微信，即可免费领取《股票量化交易策略指南》，助你开启量化投资之旅！
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- **关联规则挖掘算法**：寻找数据集中不同变量之间的关联关系，例如股票价格与成交量、宏观经济数据等之间的关系。
- **决策树算法**：通过构建决策树模型，对股票交易数据进行分类和预测，帮助投资者做出更明智的投资决策。
- **神经网络算法**：模仿人类大脑的神经网络结构，对股票交易数据进行学习和预测，具有较强的非线性处理能力。
- **支持向量机算法**：通过寻找最优分类超平面，将不同类别的股票交易数据分开，从而实现分类和预测的目的。
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发布于2025-4-22 16:44 北京
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