一、明确目标与数据收集
要先确定交易模型的目标,比如是追求稳定收益,还是高风险高回报。然后收集相关数据,像期货价格、成交量、宏观经济数据等。例如,做大豆期货交易,就要收集大豆期货的历史价格走势、每年的产量、市场需求等数据。
二、选择算法与模型训练
选择合适的 AI 算法,如神经网络、决策树等。将收集好的数据分为训练集和测试集,用训练集对模型进行训练。就像教小孩学习一样,不断让模型从数据中学习规律。训练完成后,用测试集检验模型的准确性和稳定性。
三、优化与实盘测试
根据测试结果对模型进行优化,调整参数,提高模型性能。之后可以进行模拟交易或小额实盘测试,观察模型在实际交易中的表现。比如发现模型在某些市场情况下表现不佳,就针对性地改进。
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发布于2025-9-14 13:26 上海


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