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量化交易的数据挖掘，简单来说就是从海量数据里找出有用信息，为投资决策做依据。
首先是数据收集，像交易数据，包含成交价、成交量等，还有财务数据，像公司营收、利润等。此外，宏观经济数据，如GDP、利率，以及行业数据等都要收集。
接着是数据清理，把错误、重复、不完整的数据处理掉，保证数据质量。
然后用数据分析方法，比如统计分析，找数据规律；机器学习算法，像分类算法判断股票涨跌，聚类算法对股票分组。
最后是模型验证与优化，用历史数据测试模型效果，根据结果调整优化。
我所在的国企券商在量化交易方面经验丰富，能提供开户佣金成本费率。要是觉得回答不错，点赞鼓励下。点我头像加微联系我，交流更多量化交易知识。
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发布于2025-4-16 06:42 北京
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