具体来说,首先要定期评估模型的表现,分析历史交易数据,找出模型在哪些市场环境下表现不佳,确定需要改进的方向。可以对模型的参数进行优化,比如调整交易信号的阈值、止损和止盈的设定等,通过历史数据回测,找到最优的参数组合。同时,引入新的数据源,如新闻舆情、社交媒体情绪等另类数据,可能会让模型捕捉到更多的市场信息。此外,还可以尝试使用更先进的算法,像机器学习中的深度学习算法,能处理更复杂的非线性关系。
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发布于2025-4-30 12:01 南京

