基于机器学习的MACD择时策略优化：理论、实践与创新.docx

一、引言

1.1研究背景与意义

在金融市场的投资活动中，准确把握投资时机对获取理想收益至关重要。传统的MACD（MovingAverageConvergenceDivergence）择时策略作为一种广泛应用的技术分析工具，基于移动平均线的原理，通过计算短期和长期移动平均线之间的差异，生成买卖信号，以此指导投资者进行交易决策。然而，随着金融市场的不断发展和演变，其复杂性日益增加，传统MACD择时策略的局限性也逐渐凸显。

传统MACD择时策略存在明显的滞后性。由于该策略依赖于过去的价格数据来计算移动平均线，其信号的产生往往在市场趋势已经形成一段时间之后。这就导致投资者可能错过最