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機器學習選股策略

低波動本益成長比策略 | MAE_MFE 機器學習選股

有時我們有了初始策略輪廓,寫出來發現年化報酬率不錯,但夏普率不高、最大回撤率過大,若拿去實戰,持有歷程會遇上信心考驗,績效跳動範圍也大。有沒有辦法讓策略能夠報酬率更高、波動更低? 本篇範例會利用基礎的機器學習演算法 Kmeans 分群 mae_mfe 指標,製作決策樹使用的 Labels,優化原本的"本益成長比"策略,示範 scikit-learn 搭配 finlab 模組是多麼強大又簡單!

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你太認真啦!文章都看完了!

好像出現怪怪的狀況,請按重新整理~