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量化交易中的数据挖掘技术主要包括以下几种：数据预处理：这是数据挖掘的基础步骤，包括数据清洗、去除噪声和错误数据，以及数据标准化和编码。关联规则挖掘：通过Apriori算法或FP-Growth算法，挖掘数据中隐藏的关联关系，例如行业关联选股。分类与预测模型：如决策树、神经网络和支持向量机（SVM），用于预测市场走势或进行选股。聚类分析：通过K-means或层次聚类方法，将相似的股票或市场数据分组，用于构建投资组合。时间序列分析：用于分析股票价格等时间序列数据的周期性和趋势。机器学习工具：如Python的Scikit-learn库，提供高效的数据挖掘和模型构建工具。这些技术通过从海量数据中提取有价值的信息，帮助量化交易者优化策略，提高投资回报率。
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发布于2025-1-24 10:47 杭州
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