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在Clojure中應用機器學習進行市場趨勢預測的方法通常包括以下步驟：
數據準備：收集和整理市場數據，包括歷史價格、成交量、技術指標等。將數據轉換為適合機器學習算法處理的格式。
特征工程：根據市場數據提取特征，例如移動平均線、相對強弱指標（RSI）、MACD等技術指標。還可以考慮加入外部數據，如市場情緒指數、新聞事件等。
模型選擇：選擇適合市場趨勢預測的機器學習模型，常用的包括線性回歸、支持向量機（SVM）、決策樹、隨機森林等。
模型訓練：使用訓練數據集訓練選定的機器學習模型，并調整模型參數以提高預測準確度。
模型評估：使用測試數據集評估訓練好的模型的性能，包括準確率、召回率、F1分數等指標。
預測應用：使用訓練好的模型對未來市場走勢進行預測，并根據預測結果進行交易決策。
在Clojure中，可以使用開源庫如Weka、Encog等來實現上述步驟，并結合Clojure的函數式編程特點進行代碼實現。同時，也可以考慮使用Clojure的數據處理庫如Incanter來處理和分析市場數據。
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