在Clojure中应用机器学习进行市场趋势预测的方法通常包括以下步骤：
数据准备：收集和整理市场数据，包括历史价格、成交量、技术指标等。将数据转换为适合机器学习算法处理的格式。
特征工程：根据市场数据提取特征，例如移动平均线、相对强弱指标（RSI）、MACD等技术指标。还可以考虑加入外部数据，如市场情绪指数、新闻事件等。
模型选择：选择适合市场趋势预测的机器学习模型，常用的包括线性回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。
模型训练：使用训练数据集训练选定的机器学习模型，并调整模型参数以提高预测准确度。
模型评估：使用测试数据集评估训练好的模型的性能，包括准确率、召回率、F1分数等指标。
预测应用：使用训练好的模型对未来市场走势进行预测，并根据预测结果进行交易决策。
在Clojure中，可以使用开源库如Weka、Encog等来实现上述步骤，并结合Clojure的函数式编程特点进行代码实现。同时，也可以考虑使用Clojure的数据处理库如Incanter来处理和分析市场数据。
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