金融机器学习是机器学习在金融领域的应用，它利用算法和统计模型来分析金融市场数据，从而帮助投资者做出更明智的决策。以下是一些关于金融机器学习的基础知识和常用技术。
常用技术
- 线性回归：用于预测金融资产的价格。
- 逻辑回归：用于预测金融事件发生的概率，如股票是否上涨。
- 决策树：用于分类和回归任务，可以处理非线性关系。
- 随机森林：通过集成多个决策树来提高预测精度。
- 神经网络：用于复杂模式的识别和预测。
应用场景
- 股票市场预测：通过分析历史股价和交易数据，预测股票价格走势。
- 信用评分：根据借款人的历史数据和信用记录，评估其信用风险。
- 风险管理：通过分析历史数据，预测和评估金融风险。
- 算法交易：利用机器学习算法自动执行交易，以获取更高的收益。
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