為什麽我用邏輯回歸預測股票漲跌的效果非常好

機器學習量化交易策略的制定，是通過從海量歷史數據中，利用計算機強大的處理能力，挖掘並分析出那些能夠為投資者帶來收益的各種大概率可行的投資方式來實現的。通過數學模型對這些策略進行分析並加以驗證，以期望讓投資者獲得更高更穩定的收益，或更合理地規避風險。

邏輯回歸模型主要用來解決二分類問題，計算效率高，魯棒性較優

預測股票漲跌趨勢本質上是壹個二分類問題。邏輯回歸作為處理二分類問題常見的分類方法，既能提供類概率估計又能提高預測精度。邏輯回歸可以處理大量的數據，並且受到多重***線性的影響相對較小。它不僅能預測出類別，而且可以得到近似概率預測，這對許多需利用概率輔助決策的任務很有用。

基於邏輯回歸模型的擇時策略具有高收益，高夏普比率，低回撤率等特點

由於邏輯回歸模型可以預測股票的漲跌趨勢，並且具有較高預測精度，所以可以根據模型對股票漲跌趨勢的判斷進行交易，通過在滬深300 上的回測表明模型具有高收益，高夏普比率，低回撤率的優點。