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基于Stacking集成的机器学习多因子选股模型研究01添加章节标题Stacking集成学习原理集成学习的基本思想Stacking集成方法介绍多层Stacking模型构建Stacking集成学习的优势与局限性机器学习算法在选股中的应用常见机器学习算法介绍机器学习算法在选股中的重要性机器学习算法在多因子选股模型中的应用机器学习算法的评估指标多因子选股模型构建股票特征选择因子筛选与处理底层模型训练与预测上层模型融合与优化实证分析数据来源与预处理底层模型的训练与评估上层模型的融合与优化模型性能对比与回测分析结论与展望研究结论总结Stacking集成机器学习多因子选股模型的优缺点分析对未来研究的建议与展望感谢观看