如何通过降维技术减少量化交易模型的复杂性?
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    在量化交易里,可利用降维技术减少模型复杂性。主成分分析能提取数据主成分,去除冗余信息,保留关键特征。因子分析挖掘潜在公共因子,简化变量结构。线性判别分析则依据类别信息进行降维,提高模型效率。通过这些方法,降低特征维度,使模型更简洁、易训练和维护。

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如何通过降维技术减少量化交易模型的复杂性?
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