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在机器学习金融时间序列研究中,若只依赖于股价回归训练,模型容易吸收复权制度差异与短期交易噪声,使得事件信息含量与制度性尺度变化难以区分,导致回测失真;因为股价本身并不是时间序列,而是由事件驱动而导致的连锁反应。为了研究事件对股票市场的连锁反应的主要因素,以及什么方法更能捕获事件对股票市场的驱动能力,
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