想通过机器学习优化量化交易策略的交易信号，有几个关键步骤。

第一步是数据收集，尽量多收集价格、成交量等各类相关市场数据，数据越丰富，机器学习模型就越“聪明”。接着是数据预处理，清理缺失值、异常值，让数据更规整可用。

然后选择合适的机器学习算法，像决策树、神经网络等，不同算法有不同优势。再用历史数据对模型进行训练和优化，不断调整参数，让模型能准确识别有价值的交易信号模式。

最后进行回测，用历史数据检验优化后的策略效果，看看是否真的能提升收益、降低风险。

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