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在量化交易里，模型优化在因子挖掘中有诸多应用。首先，通过模型优化能筛选出更有效的因子。借助数据挖掘和机器学习算法，对海量因子进行分析评估，去除冗余和无效因子，提升因子质量。其次，可优化因子权重。依据市场环境和投资目标，调整各因子在模型中的权重，让模型更精准地反映市场变化。再者，能发现新的因子组合。对现有因子进行重新组合和挖掘，创造出具有独特预测能力的新因子，增强模型的预测准确性和稳定性，进而提高量化交易的收益。
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发布于2025-2-5 17:42 杭州
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