这篇论文提出了一种基于N期波动率标签和样本筛选技术的机器学习股票交易系统，旨在解决传统涨跌标签系统在股票数据噪声、非线性和复杂性方面的局限性。该方法通过衡量价格波动性来应对市场不确定性，并利用实例选择技术减少数据噪声和规模，从而构建更稳定、长期有效的交易系统。
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