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量化交易策略的决策树归纳分析，其实不难理解。首先，要收集大量的交易数据，像股票价格、成交量、市场指标等。接着把这些数据分成训练集和测试集。训练集用来构建决策树，测试集则检验决策树的准确性。
构建决策树时，从根节点开始，根据数据特征不断分裂，形成不同分支。比如以股价涨跌幅为特征，满足一定涨幅条件就进入一个分支，否则进入另一个分支。通过不断分裂，直到符合停止条件，像分支里样本数足够少等。
最后用测试集评估决策树，不合适就调整。调整时可以改变特征、分裂条件等。
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发布于2026-1-30 14:59 杭州
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