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来自:股票、股票开户

中信建投开户门槛高吗?
您好,中信建投期货开户是免费开通,没有资金门槛要求,也没有地域上限制,开户只需要满足年龄在18周岁至70周岁就可以办理开户,开户步骤如下:1、通过客户经理开户连接,输入手机号...

1个回答 1次浏览 2022-07-16 14:25 极速回答

来自:股票、股票开户

在中信建投开户佣金高吗
您好,在中信建投开户的佣金不高,一般默认佣金是万分之三,您准备好身份证和银行卡后,即可前往中信建投的营业部现场开户或下载中信建投的APP在线开户。开户流程:01下载中信建投a...

1个回答 1次浏览 2022-07-15 00:08 极速回答

来自:股票、股票开户

中信建投证券佣金高吗
您好,中信建投证券的官网开户默认佣金一般是万分之三,您要是觉得高的话是可以在线联系客户经理开户的,因为联系客户经理开户佣金是比较低的。开户流程:1在线联系客户经理,并点击客户...

1个回答 1次浏览 2022-07-14 23:43 极速回答

来自:股票、股票开户

A股麦高证券开户,我的佣金是万1.3,怎么看到还有更低的呢?
你好,尊敬的投资者,如果你对麦高证券的佣金费率感到不满意,可以尝试以下几种方法来寻找更低的佣金费率:比较不同券商的佣金费率:不同券商有不同的佣金费率政策,你可以仔细比较多个券商的佣金费...

1个回答 1次浏览 2023-07-30 14:36 极速回答

来自:股票、股票开户

买5千股票佣金万3高不高呢?谢谢解惑
您好,买5千股票佣金万三不算高的。股票万三是指您在买卖股票时,按照万分之三的标准来收取佣金费用,比如,您在股价为10元的时候,买入5000股,则需要交纳的佣金费=10×5000×3/1...

1个回答 1次浏览 2023-07-29 19:02 极速回答

来自:股票、股票开户

a股佣金万2.5高吗?怎么开低佣金的证券账户?
您好!股票开户目前都是免费开户,万2.5佣金的意思是投资者在交易股票的时候,买1万块钱的股票,证券公司会收取2.5元的佣金,买卖双向收取且一般单笔收取不低于5元。建议您选择专...

1个回答 1次浏览 2022-06-25 09:17 极速回答

来自:股票、股票开户

中信建投开户安全吗,中信建投开户佣金高么
您好,中信建投开户安全的,目前开户是需要您年满十八岁的,并且自己的身份证银行卡就行的,找我开户佣金优惠,利率期权成本价提供VIP席位和量化交易!

11个回答 1次浏览 2022-11-16 16:31 极速回答

来自:股票、股票开户

中信建投开户安全吗,中信建投开户佣金高吗
您好,中信建投开户是安全的,目前中信建投开户的佣金不高也不低,因为中信建投开户的默认佣金是万分之三,您如果想要在中信建投开通低佣金账户的话是可以在线联系客户经理协商佣金后再办...

1个回答 1次浏览 2022-10-27 23:01 极速回答

来自:股票

股票宣布减持后的一般走势规律是什么?
股票宣布减持后的走势没有绝对规律,但通常会受到减持规模、减持主体、市场环境等因素影响,呈现以下常见趋势:短期承压:公告发布后,市场可能因“供给增加”预期出现抛售情绪,尤其是大额减持(如...

1个回答 1次浏览 2025-07-24 12:15 极速回答

来自:股票

减持解禁的股票需要遵守哪些规定?需要注意些什么?
您好,这个是需要遵循一定的规定的哈,祝您开心。

23个回答 4777次浏览 2018-04-19 13:58 极速回答

来自:股票、股票开户

万2.5股票开户是什么意思?股票佣金万2.5高吗?
您好,万2.5股票开户是指在券商开户后,股票交易的佣金是万2.5,通俗来说就是交易一万块钱券商收两块五的佣金,不过根据规定,单笔交易佣金没满五块的按五块收。低佣金开户可以直接在线上联系...

1个回答 1次浏览 2023-08-05 21:48 极速回答

来自:股票、股票开户

苏超联赛行情还会火爆多久?A股中苏超概念股票有哪些?

0个回答 0次浏览 2025-07-07 13:04 极速回答

来自:股票、股票开户

粤超联赛相关概念股票有哪些?粤超龙头股一览

0个回答 0次浏览 2025-06-11 14:11 极速回答

来自:股票

如何判断量化策略是否存在过度拟合?​
样本外测试表现差、参数过于复杂、对历史数据依赖过强,可能存在过拟合。

1个回答 1次浏览 2025-06-08 21:18 极速回答

来自:基金

在进行股票量化交易时,如何避免过拟合现象的出现呢?
避免股票量化交易中过拟合现象,可从多方面入手。首先,要保证数据集足够大且具有代表性,使用多个不同时间段和市场环境的数据训练模型,避免仅依赖特定时期数据。其次,采用交叉验证方法,将数据集...

1个回答 1次浏览 2025-06-07 21:44 极速回答

来自:股票

如何判断一个量化策略是否存在过度拟合问题?
判断量化策略是否过度拟合,可从以下核心维度入手:1.样本内与样本外表现差异样本内(训练集):策略在历史数据中回测表现优异(如高收益、低回撤)。样本外(测试集):用未参与训练的新数据验证...

1个回答 1次浏览 2025-06-06 15:44 极速回答

来自:股票

在股票量化交易中,如何避免过度拟合问题?
在股票量化交易里,要避免过度拟合问题可以从这几个方面着手:第一,使用更多数据。数据量足够大,能让模型接触到更广泛的市场情况和变化,降低因有限数据产生的过度拟合风险。你可以收集不同时间段...

1个回答 1次浏览 2025-06-03 09:15 极速回答

来自:基金

量化交易策略中,如何避免过度拟合?
您好!在量化交易策略中,避免过度拟合就像给赛车调校发动机——不能一味追求高功率而忽略了稳定性。过度拟合的策略就像一辆在测试赛道上跑得飞快,但到了真实路况就故障频出的赛车。我们常用以下方...

1个回答 1次浏览 2025-06-02 13:56 极速回答

来自:基金

在AI股票量化交易中,如何避免过拟合问题?
在AI股票量化交易里,要避免过拟合问题可以从这几个方面入手。一是在数据处理阶段,要确保有足够多且具有代表性的数据,不能只用少量的历史数据进行训练,并且对数据进行合理的清洗和预处理,去除...

1个回答 1次浏览 2025-06-01 15:22 极速回答

来自:股票

老师,股票量化交易中如何避免过拟合问题呀?
在股票量化交易中,可通过样本外测试、合理控制模型复杂度等方法避免过拟合问题。过拟合简单来说就是模型在训练数据上表现很好,但在新的数据上表现不佳。为避免过拟合,首先要合理使用样本数据,将...

1个回答 1次浏览 2025-05-28 15:28 极速回答

来自:基金

在股票量化交易中,如何避免过度拟合?
在股票量化交易里,避免过度拟合可从多方面着手。一是扩大样本数据,保证数据覆盖不同市场环境和时间段,增强模型的泛化能力;二是简化模型,去除不必要的参数和复杂的规则,让模型更简单有效;三是...

1个回答 1次浏览 2025-05-28 13:16 极速回答

来自:基金

在AI股票量化交易中,如何有效避免过拟合问题?
在AI股票量化交易中,可通过交叉验证、正则化等方法有效避免过拟合问题。过拟合主要是模型对训练数据拟合得太好,以至于在新数据上表现不佳。为避免该问题,首先可以采用交叉验证,将数据集划分为...

1个回答 1次浏览 2025-05-24 21:03 极速回答

来自:股票

策略优化过程中如何避免过拟合?
使用合理的样本内和样本外数据划分,用样本内数据进行策略优化,样本外数据进行验证。采用交叉验证方法,将历史数据分成多个子集,多次进行训练和验证。控制策略复杂度,避免使用过多参数或复杂的模...

1个回答 1次浏览 2025-05-22 18:41 极速回答

来自:股票

在进行AI股票量化交易时,如何有效避免过拟合问题?
避免AI股票量化交易过拟合可通过使用交叉验证、正则化等方法。在AI股票量化交易里,过拟合指模型在训练数据上表现出色,但在新数据上表现不佳。为有效避免过拟合,首先可以采用交叉验证,将数据...

1个回答 1次浏览 2025-05-21 12:46 极速回答

来自:股票

如何避免技术分析中的过度拟合问题?​
用不同周期数据回测、简化指标组合、保留核心逻辑(如趋势+量价),避免过度优化参数。

1个回答 1次浏览 2025-05-20 09:39 极速回答

来自:基金

在股票量化交易中,如何避免过度拟合的问题?
您好!在股票量化交易里,过度拟合就像给鞋子塞了太多棉花,看似合脚,实际走不了多远。想要避免它,得做好三件事:一是数据清洗,去除异常值和噪声,保证数据质量;二是交叉验证,将数据分成多个子...

1个回答 1次浏览 2025-05-13 09:03 极速回答

来自:股票

在进行股票量化交易时,如何避免过度拟合的问题?
避免股票量化交易中过度拟合问题,可从多方面着手。首先,在数据选取上,要使用多样化且具有代表性的数据,避免仅用特定时间段或局部数据建模。其次,采用交叉验证方法,将数据分为训练集、验证集和...

1个回答 1次浏览 2025-05-12 12:50 极速回答

来自:股票

如何避免技术分析中的“过度拟合”?
您好!关于技术分析中避免过度拟合的问题,这确实是很多投资者在构建和优化交易策略时会遇到的困扰。首先,要保持策略的简洁性。不要试图用过多的指标或过于复杂的规则去捕捉每一个市场波动,这样很...

1个回答 1次浏览 2025-05-11 20:53 极速回答

来自:股票

如何处理量化交易策略中的过拟合问题?有哪些有效的避免措施?
可以采用交叉验证、增加数据量、正则化等方法。避免过度优化参数,保持策略的简洁性和通用性,同时进行样本外测试,以验证策略的泛化能力。

1个回答 1次浏览 2025-05-05 14:02 极速回答

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