金融市场的复杂性对机器学习应用提出了严峻挑战，尤其是在处理非平稳性、低信噪比和实际交易约束方面。以下是我将设计的端到端ML框架，以应对您提出的挑战：
A. 自适应建模：应对市场状态切换与非平稳性
- 市场状态检测与动态模型组合（Regime Detection & Dynamic Ensemble）：
- 方法： 采用无监督学习方法（如HMM、高斯混合模型GMM、聚类算法结合PCA/UMAP降维）实时识别当前市场状态。基于经济指标、宏观事件、波动率、成交量分布等特征构建状态判别器。当市场状态切换时，动态激活或调整对应的子模型。
- 模型结构： 构建一个“专家混合模型（Mixture of Experts, MoE）”架构。每个“专家”是一个针对特定市场状态（如趋势市、震荡市）训练的ML模型。一个门控网络（Gating Network）负责根据当前市场状态的特征，动态地分配权重给不同的专家模型，或直接选择最佳专家进行预测。
- 非平稳性缓解：