在股票量化投资里,可从多方面运用机器学习技术提升交易策略准确性。其一,收集广泛数据,像股价、成交量、财务指标等,利用数据挖掘和清洗技术处理,为模型提供高质量数据。其二,选用合适模型,如线性回归预测股价走势,决策树筛选影响因素,神经网络挖掘复杂模式。其三,对模型进行训练和优化,用历史数据训练,交叉验证评估,调整参数以提高泛化能力。最后,实时监控和更新模型,因市场变化,持续更新数据和调整模型,保证策略适应性。
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发布于2025-4-22 19:53 北京
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