具体来说,它首先会收集大量的股票数据,包括价格、成交量、财务指标等。然后运用机器学习中的神经网络、决策树等算法,对这些数据进行建模和分析,找出其中潜在的规律和模式。随着新数据的不断输入,系统会持续调整和优化模型,让模型更加准确地预测股票走势。同时,系统还会根据实际交易结果进行反馈学习,当交易盈利或亏损时,分析是哪些因素导致的,进而对交易策略进行改进。
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发布于2025-4-30 18:52 北京

