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以下是利用量化交易进行机器学习模型训练的步骤：
1. 数据收集：收集大量历史市场数据，包括价格、成交量等。
2. 特征提取：将数据转化为可用于机器学习的特征，如移动平均线、MACD等指标。
3. 模型选择：选择合适的机器学习模型，如决策树、神经网络等。
4. 训练模型：使用训练数据训练模型，调整参数以优化性能。
5. 验证评估：用验证集验证模型效果，如准确率、召回率等。
通过不断迭代，训练出性能良好的量化交易机器学习模型。
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发布于2025-1-21 14:29 杭州
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