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在Clojure中應(yīng)用機器學(xué)習(xí)進行市場趨勢預(yù)測的方法通常包括以下步驟：
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集和整理市場數(shù)據(jù)，包括歷史價格、成交量、技術(shù)指標(biāo)等。將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合機器學(xué)習(xí)算法處理的格式。
特征工程：根據(jù)市場數(shù)據(jù)提取特征，例如移動平均線、相對強弱指標(biāo)（RSI）、MACD等技術(shù)指標(biāo)。還可以考慮加入外部數(shù)據(jù)，如市場情緒指數(shù)、新聞事件等。
模型選擇：選擇適合市場趨勢預(yù)測的機器學(xué)習(xí)模型，常用的包括線性回歸、支持向量機（SVM）、決策樹、隨機森林等。
模型訓(xùn)練：使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練選定的機器學(xué)習(xí)模型，并調(diào)整模型參數(shù)以提高預(yù)測準(zhǔn)確度。
模型評估：使用測試數(shù)據(jù)集評估訓(xùn)練好的模型的性能，包括準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)。
預(yù)測應(yīng)用：使用訓(xùn)練好的模型對未來市場走勢進行預(yù)測，并根據(jù)預(yù)測結(jié)果進行交易決策。
在Clojure中，可以使用開源庫如Weka、Encog等來實現(xiàn)上述步驟，并結(jié)合Clojure的函數(shù)式編程特點進行代碼實現(xiàn)。同時，也可以考慮使用Clojure的數(shù)據(jù)處理庫如Incanter來處理和分析市場數(shù)據(jù)。
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