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策略研发：设计和实现适用于高频套利和高频交易的机器学习量化交易策略。使用 Python 和 Pandas 进行数据处理
和分析，通过回测引擎验证策略的有效性和稳定性。
 交易算法优化：根据市场数据和交易信号，优化交易算法，确保其在不同市场条件下的性能和收益。接入各大媒体
API 获取数据并使用自然语言处理（NLP）提取文本情感信息，再进行随机森林、LSTM 等机器学习模型分预测市场
情绪走势，提高交易准确率。
 数据分析与监控：搭建定制化的数据分析工具，实时监控交易策略的性能和风险。使用 MySQL 和可视化工具（如
Matplotlib、Plotly）分析交易数据，生成报告和图表，为策略优化提供依据。