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核心优势：
抗过拟合能力强：通过.bootstrap 抽样（有放回采样）和随机特征选择，降低单棵树的方差，提升泛化性。
处理高维数据：自动筛选重要因子（如特征重要性排序），适合多因子模型（如 100 + 因子）。
鲁棒性好：对异常值不敏感（因基于多棵树的投票结果），单棵树的错误可被其他树抵消。
多任务支持：既能用于分类（如涨跌预测），也能用于回归（如收益率预测），还可输出概率值（如上涨概率 60%）。
并行计算：树之间独立生长，可并行训练，大幅缩短计算时间（尤其适合大数据量）。
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在股票量化分析中，LSTM相比传统线性回归模型，在处理股价数据方面有什么优势？
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