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這次成功的實踐讓弟子們信心大增，也爲後續其他科技工具的試用和融合積累了寶貴的經驗。一股飄看着弟子們忙碌而充滿幹勁的身影，心中感到無比欣慰。他深知，每一次的嘗試和突破，都讓他們離金融科技與玄學炒股的完美融合更近一步。
然而，他們並沒有滿足於現有的成果。在成功運用大數據分析軟件的基礎上，一股飄決定帶領弟子們進一步探索其他科技工具的應用。他們將目光投向了機器學習算法，希望通過機器學習的強大能力，挖掘出更多隱藏在數據背後的市場規律，與玄學炒股的理念進行更深入的結合。
在接下來的日子裏，弟子們開始深入學習機器學習的相關知識，並嘗試將其應用到股票市場的分析中。他們首先選擇了一種經典的機器學習算法 —— 決策樹算法，用於預測股票價格的走勢。
雨萱負責主導這個項目，她花費了大量的時間和精力，研究如何將股票市場的各種數據，如歷史價格、成交量、公司財務指標等，作爲輸入變量，讓決策樹算法學習並預測未來的股價走勢。同時，她還嘗試將玄學中的一些概念，如市場的 “週期”“運勢” 等，轉化爲算法能夠理解的特徵。
在訓練模型的過程中，雨萱遇到了諸多困難。機器學習算法對數據的要求極高，數據的質量和特徵的選擇直接影響到模型的準確性。她不斷調整數據的處理方式和特徵工程的方法，經過無數次的嘗試和失敗，終於取得了一些進展。
“大家看，經過多次調整，這個決策樹模型對股價短期走勢的預測準確率有了明顯的提高。但我們還需要進一步優化，特別是在融入玄學概念方面，還有很大的提升空間。” 雨萱興奮地向大家展示着模型的訓練結果。
弟子們圍在電腦前，仔細研究着模型的各項指標和預測結果。子軒提出了自己的看法：“我們可以嘗試將玄學中的週期理論與機器學習算法中的時間序列分析相結合，也許能更好地捕捉市場的長期趨勢。”
受到子軒的啓發，弟子們紛紛展開討論，提出了各種新穎的想法和建議。他們決定在現有模型的基礎上，進一步優化算法，增加更多與玄學相關的特徵變量。
在優化模型的過程中，弟子們遇到了一個棘手的問題。機器學習算法在處理非線性關係時，往往需要大量的數據和複雜的模型結構。而玄學概念與市場數據之間的關係，既有線性的部分，也有非線性的部分，如何準確地建模成爲了一個難題。
