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如何利用机器学习算法进行量化交易中的特征选择？
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量化交易入门手册

如何利用机器学习算法进行量化交易中的特征选择？

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在量化交易里用机器学习算法做特征选择，有几种实用方法。过滤法挺常用，就是根据特征的统计特性来筛选。比如计算相关性，剔除那些和目标变量相关性低的特征，留下关联紧密的，这样能快速去掉明显没用的特征。

包装法也不错，它把特征选择当成一个搜索问题，用机器学习模型的性能作为评价标准。通过不断尝试不同特征组合，找到能让模型效果最佳的那一组特征。

嵌入法能在模型训练过程中自动选择特征，像某些带正则化项的模型，会让不重要特征的系数趋近于零，从而实现特征选择。

特征选择得综合多方面考量，选对方法能提升量化交易策略的质量。要是您有开户需求，我所在的国企券商能提供开户佣金成本费率。麻烦点赞支持下，点我头像加微联系我，有任何问题随时交流。

发布于2025-2-25 21:46 杭州

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发布于2025-2-26 13:31 广州

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#量化交易# @ 群友热聊中~

程老师 23:35

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大理风雪晴 23:35

我刚听说你们这有个大佬的年收益高达26%，麻烦加我V信发我下截图，我想观摩一下，谢谢

刘老师 23:35

OK，我私信发你截图，正好他今天调仓了，可以看下。
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