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策略中的关键参数进行遍历搜索，找到使策略绩效最优的参数组合。②增加数据维度：引入更多类型的数据，如基本面数据、行业数据、舆情数据等，丰富策略输入信息，挖掘更多潜在规律。③多策略融合：将多个不同逻辑、不同类型的策略进行组合，分散风险，利用各策略优势，提升整体策略表现。④机器学习应用：借助机器学习算法（如决策树、随机森林、神经网络 ）对大量历史数据进行学习训练，发现复杂模式，优化策略模型。我们是第一批上市的证券公司，关于佣金，我们应该算是很超级低的了。
发布于2025-4-21 20:10 深圳
资深郑经理
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策略中的关键参数进行遍历搜索，找到使策略绩效最优的参数组合。②增加数据维度：引入更多类型的数据，如基本面数据、行业数据、舆情数据等，丰富策略输入信息，挖掘更多潜在规律。③多策略融合：将多个不同逻辑、不同类型的策略进行组合，分散风险，利用各策略优势，提升整体策略表现。④机器学习应用：借助机器学习算法（如决策树、随机森林、神经网络 ）对大量历史数据进行学习训练，发现复杂模式，优化策略模型。我们是第一批上市的证券公司，关于佣金，我们应该算是很超级低的了。
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