机器学习是人工智能（AI）的一个分支，它关注的是让打算机能够在不进行明确编程的情形下从数据中学习并改进其性能。
换句话说，机器学习涉及构建能够自动“学习”温柔应新数据的算法，而无需人为干预。自动赢利，想一想都愉快[击掌]
人工智能
数据网络：网络历史和实时的期货市场数据，包括价格、成交量、开盘价、收盘价、最高价、最低价等。特色工程：从原始数据中提取有用的特色，这些特色可能包括技能指标、统计数据、市场感情指标等。模型选择：选择得当的机器学习模型，如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机、深度学习等。演习模型：利用历史数据演习机器学习模型，使其能够识别市场模式和趋势。风险管理：确定交易策略的风险参数，如止损点、仓位大小、最大回撤等。策略测试：在历史数据上测试交易策略的性能，评估其有效性和稳健性。过拟合避免：采纳方法避免过拟合，如交叉验证、正则化、利用更多的数据等。实时交易：将演习好的模型运用于实时数据，进行自动化交易或供应交易旗子暗记。性能评估：定期评估交易策略的性能，包括收益率、夏普比率、最大回撤等指标。持续优化：根据市场变革和交易结果，不断优化模型和交易策略。合规性考虑：确保交易策略和活动符合干系法律法规和市场规则。生理本色：纵然利用机器学习，交易者也须要具备良好的生理本色，以应对市场的不愿定性和压力。期货市场具有高风险性，
机器学习模型并不能担保盈利，
且可能存在模型失落效的风险[呲牙]。