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摘要
近年来，随着信息化、电子化技术在金融市场中快速发展，程序化交易成为了越来越多金融机构选择的交易方式，对证券期货市场的影响力也逐渐增强，已受到监管层及广大投资者的关注。文中基于模型融合的思想，构建了程序化交易投资者的识别模型，将专家规则与机器学习算法进行叠加融合，并在中国A股市场投资者交易数据上验证了模型的有效性。研究表明，模型能以超过90%的准确率和召回率识别出程序化交易投资者账户，超过了当下的前沿效果，相关研究成果可以为证券期货行业程序化交易识别相关的科技监管工作提供支持。
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近年来，随着信息化、电子化技术在金融市场中快速发展，程序化交易成为了越来越多金融机构选择的交易方式，对证券期货市场的影响力也逐渐增强，已受到监管层及广大投资者的关注。文中基于模型融合的思想，构建了程序化交易投资者的识别模型，将专家规则与机器学习算法进行叠加融合，并在中国A股市场投资者交易数据上验证了模型的有效性。研究表明，模型能以超过90%的准确率和召回率识别出程序化交易投资者账户，超过了当下的前沿效果，相关研究成果可以为证券期货行业程序化交易识别相关的科技监管工作提供支持。
