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金融 ML 的标签常向前看，普通 KFold 打乱会把近重复样本留进训练、靠抄作业刷出虚假高分。本文用 López de Prado 的 purge+embargo 逼出诚实的样本外，并附完整 Python。

用 Triple Barrier 给机器学习量化打标签，再用元标签(Meta-Labeling)过滤主信号：把「该下注」和「不该下注」分开。