【摘 要】
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当前，机器学习在金融投资领域的应用备受市场机构关注。本文基于10年期国债期货数据，经特征工程处理，采用不同模型进行训练，通过回测分析检验模型的有效性。结果表明，梯度提升决策树模型在训练效率和预测准确率上都要高于带自编码器的多层感知器模型和长短期记忆网络模型。本文为机器学习在金融领域的进一步研究应用提供了有效借鉴。
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当前，机器学习在金融投资领域的应用备受市场机构关注。本文基于10年期国债期货数据，经特征工程处理，采用不同模型进行训练，通过回测分析检验模型的有效性。结果表明，梯度提升决策树模型在训练效率和预测准确率上都要高于带自编码器的多层感知器模型和长短期记忆网络模型。本文为机器学习在金融领域的进一步研究应用提供了有效借鉴。
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