分享
注册
1分钟入驻>
+微信
首发回答
在量化交易的策略开发里，机器学习和数据挖掘技术能很好地助力市场分析与交易策略制定。数据挖掘可从海量的市场数据中，像历史价格、成交量等，挖掘出有价值的信息和规律。比如找出特定时间段某些股票价格和成交量的关联模式。
机器学习则可对这些挖掘出的数据进行分析预测。例如用分类算法判断股票未来是上涨还是下跌，用回归算法预测价格变动幅度。还能用聚类算法把市场上的股票分成不同类别，针对不同类别制定不同交易策略。
不过，这些技术都有局限性，市场是复杂多变的，不能完全依赖它们。我们能为您提供开户佣金成本费率，帮您降低交易成本。如果觉得我的解答有用，点赞支持，点我头像加微联系我。
机器学习则可对这些挖掘出的数据进行分析预测。例如用分类算法判断股票未来是上涨还是下跌，用回归算法预测价格变动幅度。还能用聚类算法把市场上的股票分成不同类别，针对不同类别制定不同交易策略。
不过，这些技术都有局限性，市场是复杂多变的，不能完全依赖它们。我们能为您提供开户佣金成本费率，帮您降低交易成本。如果觉得我的解答有用，点赞支持，点我头像加微联系我。
发布于2026-1-6 15:35 杭州
当前我在线
直接联系我
秒答
关注
分享
追问
踩 
举报
446
电话咨询
咨询
17376481806 
