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来自:股票、股票行情

盘后固定价格交易的成交量和成交额如何统计?对市场整体数据有何影响?
统计:盘后固定价格交易的成交量是指在盘后固定价格交易时间段内达成的交易数量总和,成交额是指成交数量与成交价格的乘积之和。统计方式与盘中交易类似,只是统计的是盘后特定时间段的交易数据。影...

1个回答 1次浏览 2025-05-07 10:14 极速回答

来自:期货、期货知识

期货交易执行速度排名是否会考虑订单执行成功率和成交时间的统计数据?
您好,在考虑期货交易执行速度排名时,通常会综合考虑订单执行成功率和成交时间的统计数据。这是因为交易执行速度不仅仅指订单成交的时间,还包括了订单的执行效果,有不了解的您可以点击加微信免费...

1个回答 1次浏览 2023-10-08 15:07 极速回答

来自:基金

您好,ETF网格交易的网格间距该如何确定?在东方财富软件上有参考吗?
ETF网格交易的网格间距确定方法有多种。可以根据历史波动率,若ETF历史波动率高,网格间距可适当大些;也可根据个人风险偏好,风险承受能力高,间距能放宽。还能依据投资目标,如果追求小而稳...

1个回答 1次浏览 2025-05-28 10:28 极速回答

来自:期货

谁用过期货量化交易软件,哪款好用?推荐三款参考一下。
嘿,朋友!期货量化交易软件啊,用过的人可不少,要说哪款好用,这还真得看个人需求和习惯。不过,我可以给你推荐三款比较受欢迎的,供你参考参考。第一款是金字塔决策交易系统,这软件在业内口碑挺...

1个回答 1次浏览 2025-04-10 09:00 极速回答

来自:股票

全自动量化交易软件哪家最好?请参考以下内容!
您好,全自动量化交易软件比较好的比较靠谱的有:安信证券-安信手机证券,中信证券-信e投,申万宏源-申万宏源证券,招商证券-智源一户通,广发证券-易淘金,中信建投-蜻蜓点金等,都是国内前...

1个回答 1次浏览 2023-09-16 22:15 极速回答

来自:股票、股票知识

MACD指标的历史数据对分析结果的影响有多大?
MACD指标的历史数据对分析结果的影响有多大:1.首先,我们来看MACD指标在股票技术分析中的重要性。MACD指标是从双移动平均线发展而来的,用于研判价格或指数变化的强度、方向、能量以...

1个回答 1次浏览 2023-08-26 19:18 极速回答

来自:股票

大宗交易中的数据隐私保护问题如何解决?
使用加密技术传输交易数据;场外交易通过隐私计算(如联邦学习)实现数据“可用不可见”;合规层面遵循GDPR等数据保护法规。

1个回答 1次浏览 2025-06-04 16:55 极速回答

来自:基金

如何利用AI技术进行股票量化交易中的数据挖掘?
利用AI技术可通过机器学习算法分析历史股价、成交量等数据来挖掘交易规律。在股票量化交易的数据挖掘中,AI技术有多种应用方式。可以借助深度学习算法,如神经网络,对海量的股票数据进行训练和...

1个回答 1次浏览 2025-06-03 10:16 极速回答

来自:股票

云计算平台在量化交易中的数据存储规则?
敏感数据(如策略代码、客户信息)需加密存储,境内数据需存于合规云服务商(如阿里云金融云);跨境存储需符合数据主权要求(如中国数据不得出境)。

1个回答 1次浏览 2025-06-02 23:19 极速回答

来自:基金

在股票量化交易中,如何处理数据的异常值和缺失值?
您好!在股票量化交易中处理数据异常值和缺失值,就像给汽车做保养——得把有问题的零件修好或换掉,才能让车跑得稳。处理异常值,我们会用“标准差法则”,比如某只股票的日涨幅超过3倍标准差,就...

1个回答 1次浏览 2025-05-26 09:08 极速回答

来自:基金

股票量化交易中,如何处理数据异常值对模型的影响呢?
您好!在股票量化交易中,数据异常值就像一锅汤里的老鼠屎,处理不好会坏了整锅汤。一般我们会先进行数据清洗,用3σ原则(即数据值超过平均值加减3倍标准差的数据被视为异常值)或箱线图法来识别...

1个回答 1次浏览 2025-05-25 19:11 极速回答

来自:基金

在股票量化交易中,如何处理数据异常值对模型的影响?
处理股票量化交易中数据异常值对模型的影响,可从多方面入手。可以采用统计方法识别异常值,像基于标准差法,把偏离均值一定倍数标准差的数据视为异常;或用箱线图法,超出上下四分位一定范围的数据...

1个回答 1次浏览 2025-05-24 16:31 极速回答

来自:股票

股票量化交易中的数据清洗,主要包括哪些步骤和方法?​
数据完整性检查:检查数据是否存在缺失值,对于缺失的部分,可以根据数据的特点选择合适的填充方法,如均值填充、中位数填充、向前或向后填充等,或者使用更复杂的插值方法进行填充。数据一致性检查...

1个回答 1次浏览 2025-05-22 01:55 极速回答

来自:股票

在实际股票量化交易中,如何处理数据滞后问题对策略的影响?​
影响机制数据从采集、清洗到输入模型存在延迟(如实时行情推送延迟、财务数据季度更新),可能导致信号失效或交易滑点。解决方法1.数据预处理优化采用实时数据流处理框架(如ApacheKafk...

1个回答 1次浏览 2025-05-21 17:29 极速回答

来自:股票

量化交易中,如何处理数据异常值对策略的影响?
处理数据异常值对量化交易策略的影响,可以采用数据清洗、调整策略参数等方法。在量化交易里,数据异常值可能导致策略出现错误信号,影响收益。为了应对这种情况,首先可以进行数据清洗,通过设定合...

1个回答 1次浏览 2025-05-20 13:23 极速回答

来自:股票

在股票量化交易中,如何处理数据缺失和异常值的问题?
在股票量化交易里,处理数据缺失可采用插值法或删除缺失数据行,处理异常值可用统计方法识别后修正或剔除。对于数据缺失,如果缺失比例较小,可使用插值法,如线性插值,根据前后数据来估算缺失值;...

1个回答 1次浏览 2025-05-20 12:02 极速回答

来自:股票

量化交易策略中,如何处理数据的异常值和缺失值?
处理量化交易数据的异常值和缺失值很关键。对于异常值,可采用统计方法,如基于标准差的方法,将偏离均值一定倍数标准差的数据视为异常值,然后进行修正或删除;也可用箱线图识别异常值后进行处理。...

1个回答 1次浏览 2025-05-20 11:52 极速回答

来自:股票

股票量化交易中,如何处理数据异常值对模型的影响?
您好!在股票量化交易中,数据异常值就像锅里的老鼠屎,处理不好会坏了一锅汤。比如2022年某只股票某天的收盘价突然被错标为1元(实际应为100元),如果不处理,会让基于该数据训练的模型完...

1个回答 1次浏览 2025-05-15 10:09 极速回答

来自:股票

股票量化交易中,如何避免过度拟合历史数据?
避免股票量化交易中过度拟合历史数据,关键在于采用合理的样本划分和模型评估方法。在量化交易里,要把数据合理划分为训练集、验证集和测试集。训练集用来构建模型,验证集辅助调整参数、防止过度拟...

1个回答 1次浏览 2025-05-12 15:35 极速回答

来自:基金

股票量化交易中,如何对历史数据进行有效的清洗和筛选?
对历史数据进行有效清洗和筛选可通过去除缺失值、异常值等方式来保证数据质量和可用性。在股票量化交易里,清洗历史数据时,首先要处理缺失值,可采用删除包含缺失值的数据行、用均值或中位数填充等...

1个回答 1次浏览 2025-05-12 14:53 极速回答

来自:基金

在股票量化交易中,如何处理异常数据对模型的影响?
在股票量化交易里,处理异常数据对模型的影响有这么几种办法:###识别异常数据1.**统计方法**:通过计算数据的均值、标准差等统计量,将偏离均值一定倍数标准差的数据视为异常。比如,如果...

1个回答 1次浏览 2025-05-11 18:19 极速回答

来自:股票

股票量化交易中,如何处理异常数据对模型的影响?
在股票量化交易中,可通过数据清洗、异常值修正等方法处理异常数据对模型的影响。异常数据可能使模型的参数估计不准确,导致模型预测能力下降、风险评估失效等问题。为了处理异常数据,可以采用以下...

1个回答 1次浏览 2025-05-03 11:33 极速回答

来自:基金

AI股票量化交易中,如何处理数据噪声和异常值?
在AI股票量化交易中处理数据噪声和异常值可采用以下方法。对于数据噪声,平滑处理是常见手段,如移动平均法,能减少短期波动干扰;也可使用小波变换,分解信号并去除噪声。对于异常值,可通过设定...

1个回答 1次浏览 2025-04-28 10:08 极速回答

来自:股票

量化交易策略中,如何处理数据异常值对模型的影响?
在量化交易策略里,处理数据异常值对模型的影响可采用多种方法。首先是识别异常值,可通过统计方法如Z-score、箱线图等,Z-score能衡量数据点与均值的偏离程度,箱线图可直观展现数据...

1个回答 1次浏览 2025-04-27 10:16 极速回答

来自:股票

量化交易中,数据主要来源于哪些渠道?​
金融数据供应商:如万得(Wind)、东方财富Choice、同花顺iFinD等,这类专业的数据供应商提供全面的金融市场数据,涵盖股票价格、成交量、财务报表、宏观经济数据等,数据质量较高且...

1个回答 1次浏览 2025-04-26 21:04 极速回答

来自:股票

股票量化交易中如何处理数据异常情况?
在股票量化交易里,可通过数据清洗、异常值替换等方法处理数据异常情况。当遇到数据异常时,首先要做数据清洗,把错误、重复的数据剔除。对于缺失值可以用均值、中位数等进行填充;对于明显偏离正常...

1个回答 1次浏览 2025-04-26 13:47 极速回答

来自:基金

股票量化交易中,如何处理数据的异常值和缺失值?
在股票量化交易里,处理数据异常值和缺失值很重要。对于异常值,可采用统计方法如Z-score法,当数值的Z-score绝对值大于一定阈值(如3)时,可考虑视为异常值,之后根据情况选择删除...

1个回答 1次浏览 2025-04-25 10:59 极速回答

来自:基金

在股票量化交易中,如何处理数据的缺失值和异常值?
处理股票量化交易中数据的缺失值和异常值,有以下常见方法。对于缺失值,如果缺失比例小,可删除缺失值所在记录;也可用均值、中位数、众数等统计量填充;还能通过线性插值等方法估算。对于异常值,...

1个回答 1次浏览 2025-04-25 10:41 极速回答

来自:基金

AI股票量化交易中,如何处理数据和算法的更新问题?
处理AI股票量化交易中数据和算法的更新,关键在于建立定期更新机制并结合市场变化灵活调整。对于数据更新,要设定固定周期收集新的市场数据,像日数据、周数据等,并及时清洗和整合,保证数据的准...

1个回答 1次浏览 2025-04-25 09:46 极速回答

来自:股票

股票量化交易中,如何处理数据的缺失和异常值呢?
处理股票量化交易中数据的缺失和异常值有多种有效方法。对于数据缺失,可采用均值、中位数填充或删除缺失数据行;对于异常值,可通过设定合理阈值、聚类分析等方式处理。在处理数据缺失时,如果数据...

1个回答 1次浏览 2025-04-24 18:55 极速回答

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