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摘要
摘要
由于金融市场的复杂性和动态性，传统的统计分析方法逐渐失去了效力，
以算法驱动的量化交易策略逐渐兴起，该领域的主流方法之一是使用模型挖掘
与收益相关的因子，然后根据这些因素的动态变化构建多因子策略，以捕捉市
场特征。因子挖掘涉及识别影响资产价格和收益的关键因素，使用机器学习算
法可以预测特征和标签之间的潜在非线性关系，集成学习算法能够寻找多噪声
金融市场中最有效的信息。使用遗传规划进行符号回归可以在不受数据分布假
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