基于机器学习的多因子选股预测模型研究（全流程，包含数据）

1、数据获取

2、数据预处理

3、特征选择

4、划分训练集和测试集

5、机器学习模型构建（随机森林、线性回归、支撑向量机）

6、预测未来走势

7、选股+构造策略

8、收益曲线可视化绘制

9、模型评估累积收益率、夏普比率、年化收益率等

ID:32150

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