原则上越多越好，最好有相关品种从一开始的数据，全部测试一遍。这个数量日线级别至少得数千根，小时级别数万根。

假设我们使用几年的数据建立模型，并让它学习如何用前一期的两个指标，趋势性和波动率，来对日回报率进行预测。

在机器学习中，这个过程对应的术语称为模型的训练。

然后，我们可以利用近期价格计算出当期趋势性等于0.225，波动率等于1.244。基于这些数据，训练的模型能预测出目标变量日回报率为0.152。(这些都是虚构的数字。)基于对市场很有可能出现大幅上涨的预测，我们可以选择建立多头仓位。