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ML算法对量化交易规则的处理
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内容提要
该文介绍了使用剪枝技术的ML算法，以去除多余或不重要的交易规则。结果可分为四种情况，包括符合规则、意外结果规则、意外条件规则和双方意外规则。然而，方案2在统计上不重要，方案1需要设定结果长度，后件长度会随时间变化，需要同时解决漂移和优化的选择算法。此外，规则提取算法本身存在缺陷，如容易过度拟合、对变化不稳定、对噪音不稳定、非连续性和只找到局部最优解。
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关键要点
- ML算法采用剪枝技术去除多余或不重要的交易规则。
- 结果可分为四种情况：符合规则、意外结果规则、意外条件规则和双方意外规则。
- 方案2在统计上不重要，风险较高。
- 方案1需要设定结果长度，且后件长度会随时间变化。
- 需要同时解决漂移和优化的选择算法，以避免模型不适合当前数据。
- 规则提取算法存在缺陷，包括容易过度拟合、对变化和噪音不稳定、非连续性和只找到局部最优解。
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