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- 数据分析与统计学:掌握基本的数据分析方法和统计学知识,以便对股票数据进行分析和建模。
- 编程基础:学习一门编程语言,如Python,它在数据分析和机器学习领域应用广泛。
- 机器学习与深度学习:了解机器学习和深度学习的基本概念、算法和模型,如线性回归、决策树、神经网络等。
- 量化投资策略:学习常见的量化投资策略,如均值回归、动量策略、套利策略等,并了解如何用AI技术进行策略优化和回测。
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发布于2025-4-22 11:38 北京


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