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支持向量机（SVM）是一种二分类模型，它通过寻找一个最优超平面，将不同类别的样本点尽可能分开。在量化交易中，主要应用场景包括：
分类预测：用于预测股票的涨跌、资产的类别划分等。例如，根据股票的技术指标、基本面数据等作为特征，将股票分为上涨和下跌两类，通过 SVM 模型进行训练和预测，辅助投资决策。
异常检测：识别市场中的异常交易行为或价格波动。将正常交易数据作为一类，通过 SVM 构建分类模型，当新数据与正常数据的分类差异较大时，判断为异常情况，及时发出预警，帮助投资者防范风险。
资产配置：根据不同资产的特征（如风险、收益、相关性等），利用 SVM 进行资产类别划分，确定最优的资产配置方案，实现风险和收益的平衡。例如，将资产分为高风险高收益、低风险低收益等类别，通过 SVM 找到各类资产的最优组合比例。
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