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你好，创建一个无未来函数的AI多空指标意味着该指标不会使用任何基于未来数据的技术或方法来生成交易信号。这样的指标旨在确保信号的真实性和稳定性，避免所谓的“信号漂移”，即在回测中看似有效的策略在实际应用时表现不佳。
```python
# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 假设 df 是包含历史市场数据的 DataFrame
# 特征工程部分略过，假设已有一个包含所有必要特征的 DataFrame 名为 features_df
# 目标变量 'label' 已经被定义为 1（上涨）或 0（下跌）
# 分割数据集为训练集和测试集
train_size = int(len(features_df) * 0.8)
train, test = features_df[0:train_size], features_df[train_size:]
# 初始化模型
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
# 训练模型
model.fit(train.drop('label', axis=1), train['label'])
期市里很多散户的交易水平并不好，包括我以前也走过很多弯路，好在这一年我找到了一套完善的多空分析系统，实盘也跟着指标信号验证了一年，操作失误的情况几乎很少了。这个指标系统我可以分享给你，想安装的话可以直接加我微信，教你具体使用方法，早点上岸。
发布于2025-6-12 09:00 北京
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