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构建步骤：
数据准备：特征（如价格、成交量、财务指标）、标签（如未来 1 日收益率是否大于 0）。
划分训练集与测试集：通常按 8:2 比例拆分。
选择分裂标准：
分类树：使用信息增益（ID3）、信息增益比（C4.5）或基尼系数（CART）。
回归树：使用均方误差（MSE）最小化。
递归分裂节点：从根节点开始，选择最优特征和阈值分裂，直至满足停止条件（如最大深度、最小样本数）。
剪枝：去除过度拟合的分支，提升泛化能力。
剪枝的意义：
防止过拟合：避免模型学习到训练数据中的噪声（如偶然的价格波动）。
提升可解释性：简化树结构，使交易规则更清晰（如 “当 RSI>70 且成交量 > 均值时卖出”）。
降低计算成本：减少节点数量，加速预测速度（适合实时交易）。
发布于2025-5-21 15:29 武汉
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