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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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发布于2025-2-6 10:51 杭州
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量化交易的策略优化中如何平衡模型的复杂度和预测准确性？
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