机器学习在回测中的应用：机遇与挑战
2026-02-25
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机器学习遇上金融
机器学习在金融市场的应用引起了巨大兴趣，但也带来了独特挑战。
特征工程
包括基于价格、成交量和基本面的特征。
常见ML算法
随机森林、梯度提升和神经网络各有优缺点。
关键陷阱
过度拟合放大、非平稳性、低信噪比和数据泄露。
最佳实践
使用金融专用交叉验证，从简单模型开始。
免责声明：本指南仅供教育目的。
本报告所载信息仅供教育用途，不应被视为投资建议。历史回测结果仅作为统计数据提供，不保证未来表现。