量化交易中的交易策略组合优化方法主要包括以下几种：基于机器学习的优化：利用机器学习算法（如随机森林、深度神经网络）对策略组合进行优化。通过分析历史数据，机器学习模型可以动态调整策略权重，以适应市场变化。多智能体系统：结合多智能体架构，根据不同风险偏好和市场条件评估和选择策略。多智能体系统能够整合多种风险视角，增强策略在不同市场环境下的适应性和稳定性。动态权重优化：使用动态权重门控机制，根据实时市场条件选择和分配最相关的策略。这种方法能够实现自适应和上下文感知的复合策略，提高整体表现。传统组合优化方法：如均值方差优化（MVO）和Black-Litterman模型。这些方法通过优化收益和风险的平衡，调整策略权重，以实现最佳的投资组合。集成学习与Alpha因子挖掘：利用大型语言模型（LLM）生成多样化的Alpha因子，并通过集成学习构建多样化的交易智能体池，以增强策略表现。通过以上方法，量化交易者可以有效优化交易策略组合，提升策略的适应性和盈利能力。

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