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量化交易中常用的机器学习技术如下：
监督学习：线性回归：预测资产价格走势，通过历史数据构建线性关系模型。 逻辑回归：常用于分类问题，如判断股票涨跌。 决策树：以树状结构进行决策分析，可处理非线性关系。 随机森林：多个决策树组成的集成模型，能提高预测准确性和稳定性。
无监督学习：聚类分析：将相似特征的资产分组，发现潜在的市场结构和规律。
深度学习：神经网络：模拟人脑神经元结构，处理复杂的非线性数据，例如长短时记忆网络（LSTM）可处理时间序列数据进行价格预测。
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