建立模型首先要收集大量股票相关数据,如历史价格、成交量等,进行清洗和预处理。接着根据数据特征和交易目标选择合适的模型算法,像机器学习的决策树、神经网络等。然后用历史数据对模型进行训练和优化,不断调整参数以提高预测准确性。
优化模型则需要定期用新数据重新训练,调整参数。同时,根据市场变化和模型表现,引入新的数据特征或更换算法。此外,还可以通过模拟交易和实盘测试来评估模型效果并改进。
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发布于2025-4-24 17:38 免费一对一咨询


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