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数据挖掘和特征提取：利用机器学习算法从海量的金融数据中挖掘出潜在的特征和规律，发现传统技术指标难以捕捉的信息，从而构建新的技术指标。
预测模型构建：通过训练神经网络、支持向量机等机器学习模型，以历史数据为基础，建立对股价走势、市场趋势等的预测模型。这些模型可以综合考虑多个因素，比传统的单一技术指标更全面地分析市场。
自适应调整：人工智能系统可以根据市场的实时变化自动调整技术指标的参数或权重，使其更好地适应不同的市场环境。例如，强化学习算法可以通过不断试错和学习，优化交易策略和技术指标的应用。
发布于2025-4-28 20:11 杭州
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