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# 基于机器学习的量化交易系统路线图

1. 数据收集：收集大量的历史股票数据。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗和处理。
3. 特征工程：选择合适的特征来描述股票的特征和趋势。
4. 模型选择和训练：选择适合股票预测的机器学习算法，并使用历史数据来训练模型。
5. 模型评估和优化：使用一部分历史数据来评估模型的预测准确性，并根据评估结果对模型进行优化和调整。
6. 预测未来走势：使用训练好的模型来预测未来的股票走势，根据预测结果进行投资决策。