在数据挖掘上,AI可对多源数据进行深度处理。比如它能整合上市公司财报、新闻资讯、社交媒体情绪等数据,分析出市场情绪对股价的影响,以及公司基本面变化和股价波动的关联。在模型训练方面,常见的有使用机器学习算法如神经网络模型。先收集大量历史交易数据,包括股价、成交量等指标,然后将这些数据划分为训练集和测试集。在训练集中让模型学习数据中的模式和规律,再用测试集验证模型的准确性和泛化能力。训练好的模型可以预测股票价格走势、判断买卖时机等。不过,量化交易有风险,市场是复杂多变的,模型也可能存在一定局限性。
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发布于2025-4-22 08:40 北京


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