北京
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一套面向印度国家证券交易所（NSE）期货与期权（F&O）市场的机器学习引擎，正在尝试将实时数据与审计机制结合，用于次日价格方向预测。
这套引擎的核心数据源来自Dhan API的实时行情，同时引入EOD（日终）审计流程，对当日交易数据进行复核与校验，以降低数据泄漏风险。
防泄漏设计是重点
所谓“防泄漏”，是指在模型训练与预测过程中，避免使用未来数据或当日尚未公开的信息，防止预测结果失真。EOD审计即在每日收盘后，对全天数据进行统一核查，确保输入模型的特征与预测目标之间不存在时间穿越。
该方案强调“可审计”的预测流程，即每一步数据输入与模型输出均可回溯验证，为交易决策提供可复核的依据。
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