万千模型于一身：最强机器学习股票预测框架！

标星★置顶公众号 爱你们♥ 作者：Gray 编译：1+1=61前言金融市场大多是随机的。然而，它们并不是完全随机的。市场中存在着许多小的低效和模式，它们可以被识别出来，并被用来在市场上获得微弱的优势。
这些优势很少大到足以单独交易，交易成本和间接费用很容易覆盖我们的收益。但是，当我们能够将许多这样的小优势结合在一起时，其收益可能是巨大的！
在本文中，我们将给各位读者提供一个框架Stacked Generalization，中文叫堆栈泛化。
集成学习（Ensemble Learning）中除了Bagging和Boosting对数据的横向划分划分之外，还有一个纵向划分（加深）的方法， 一般称为Stacked Generalization（SG）。
SG指训练一个用于组合（combine）其他多个不同模型的模型，具 ( 点击阅读全文 )

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