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来自：股票

人工智能芯片概念股龙头一览表？
好的，同学，以下是一份人工智能芯片概念股龙头一览表，供你参考：1.紫光国微：FPGA芯片龙头，产品广泛应用于各类云服务器、边缘计算设备、终端设备中。2.兆易创新：存储芯片龙头，主要产品...

1个回答 1次浏览 2023-11-10 18:11 极速回答

来自：股票

2023年人工智能的分支CHATGPT概念股都有哪些？

0个回答 0次浏览 2023-02-07 17:33 极速回答

来自：外汇、外汇平台

股师傅（深圳）人工智能科技有限公司是一个什么样的平台？
您好！股师傅（深圳）人工智能科技有限公司于2019年12月13日成立。法定代表人林俊杰,公司经营范围包括：一般经营项目是：电子计算机软硬件及外部设备、网络技术、通讯技术领域的技术开发、技术咨询、...

1个回答 78次浏览 2020-06-18 13:51 极速回答

来自：股票、大盘

今天11.1大盘高开，人工智能股多支涨停，这是因为什么？
您好，今天11.1大盘高开，人工智能股多支涨停很正常的哈

20个回答 554次浏览 2018-11-01 09:48 极速回答

来自：美股、中概股

现在人工智能相关概念股的走势怎么样？想买的话老师们有哪些推荐？
我们来简单的了解一下...却未能延续上周最后一个交易日逆市上涨的走势,板块...这段时间想买一些证券的,中科信息(62.200,0.10,0.16%)，昨日再度涨停

2个回答 423次浏览 2018-11-01 08:02 极速回答

来自：股票

如何运用机器学习算法进行量化交易？
运用机器学习算法进行量化交易可按以下步骤：数据准备：收集各类金融数据，如价格、成交量等，清洗和预处理以保证数据质量。特征工程：从数据中提取有价值特征，像计算技术指标、构建财务比率等，增...

1个回答 1次浏览 2025-02-11 14:44 极速回答

来自：股票

量化交易中的“机器学习”如何应用？
量化交易中的“机器学习”应用广泛。可用于数据挖掘，从海量金融数据中发现规律和模式。能进行市场预测，如利用回归模型预测价格走势。还可用于风险评估，通过分类算法识别风险等级。也能用于策略优...

1个回答 1次浏览 2025-01-21 12:25 极速回答

来自：股票

QMT量化交易的机器学习应用？
用于交易策略优化、预测市场走势、风险评估等方面。我司营业部遍布全国，办理业务方便，想要开通一个低佣金的账户，欢迎找我！找我开户保你便宜

1个回答 1次浏览 2025-01-07 11:36 极速回答

来自：股票

机器学习在量化交易中的应用有哪些？
机器学习在量化交易中的应用广泛且深刻，它通过利用算法分析数据、识别模式并预测市场趋势，从而为交易决策提供科学依据。以下是机器学习在量化交易中的具体应用：1.**策略发现与优化**：机器...

1个回答 1次浏览 2024-06-17 10:50 极速回答

来自：股票、股票知识

多因子模型在选股和择时中的应用差异？
选股：侧重长期因子（如估值、质量），优化组合暴露；择时：聚焦短期因子（如流动性、情绪），判断市场整体趋势。

1个回答 1次浏览 2025-06-02 11:54 极速回答

来自：期货

期货AI智能买卖怎么玩？人工智能技术揭秘！
家人们，想玩期货AI智能买卖，其实没那么复杂。简单来说，就是借助人工智能技术，让电脑按照咱设定好的规则自动买卖期货。不过，这里面涉及到不少步骤和门道，且市场有风险，投资需谨慎。现在市场...

1个回答 1次浏览 2025-05-30 09:08 极速回答

来自：基金

随着人工智能发展，基金定投会出现哪些新的智能策略？​
随着人工智能发展，基金定投可能出现基于大数据分析、智能算法的定投策略，如根据市场情绪调整定投金额。

1个回答 1次浏览 2025-05-05 18:15 极速回答

来自：股票

量化交易如何进行深度学习？
量化交易要进行深度学习，首先得积累大量数据。包括历史股价、成交量、宏观经济指标等各类相关信息，这些数据就是学习的“原材料”。接着，得选合适的深度学习模型。像神经网络模型，能对复杂的数据...

1个回答 1次浏览 2025-04-16 01:55 极速回答

来自：股票

深度学习在量化交易中的应用案例有哪些？
职业路径：研究员→PM→自营或对冲基金。

1个回答 1次浏览 2025-04-10 16:02 极速回答

来自：股票

量化交易中的深度学习技术有哪些应用？
量化交易中深度学习技术的应用主要包括以下方面：价格预测：利用深度神经网络（DNN）处理大规模复杂数据，捕捉非线性关系，预测未来价格。交易信号生成：通过卷积神经网络（CNN）和循环神经网...

1个回答 1次浏览 2025-01-24 15:42 极速回答

来自：股票

QMT量化交易的深度学习策略？
运用深度学习算法挖掘市场规律，生成交易策略。现在券商都是网上开户了，主要看哪家佣金低，找我开户即可享受超低的佣金。我司综合实力强，开户首选

1个回答 1次浏览 2025-01-07 11:55 极速回答

来自：其它

深度学习方法能用来炒股吗？
你好，这个是可以用用来炒股的，因为这样比较好的啊

29个回答 1078次浏览 2017-11-15 12:15 极速回答

来自：保险

随着人工智能在保险行业的深度应用，增额寿的风险评估和定价模式是否会被颠覆？
随着人工智能在保险行业的深度应用，增额寿的风险评估和定价模式可能会经历重大变革，但不太可能被完全颠覆。人工智能能够处理和分析海量的数据，为保险行业提供更精确和个性化的风险评估。对于增额...

1个回答 1次浏览 2024-07-23 11:02 极速回答

来自：期货、期货知识

期货交易中的人工智能系统如何进行市场深度和订单流的分析？
您好，人工智能系统在期货交易中进行市场深度和订单流的分析是为了更好地理解市场的供需关系、交易活跃度以及价格走势的可能变化。结合国内期货市场的情况，我们可以详细说明人工智能如何应用于这方...

1个回答 1次浏览 2024-03-03 12:42 极速回答

来自：股票

量子计算技术对人工智能股票投资模型的构建和运行会产生什么影响？
量子计算技术具有强大的计算能力，可以大大提高人工智能模型的训练速度和准确性，能够处理更复杂的模型和更大规模的数据，帮助投资者更快地发现市场趋势和投资机会，优化投资策略。

1个回答 1次浏览 2025-04-20 23:25 极速回答

来自：股票

利用人工智能构建的股票投资模型，是如何选择影响股价的关键因素的？
选择方式：人工智能通过多种方法选择影响股价的关键因素。首先，基于历史数据进行相关性分析，计算各个因素与股价之间的相关系数，筛选出相关性较高的因素。然后，利用特征选择算法，如递归特征消除...

1个回答 1次浏览 2025-04-20 22:55 极速回答

来自：期货

人工智能如何利用模型集成和组合策略进行期货市场中的风险分散？
您好，人工智能在期货市场中利用模型集成和组合策略进行风险分散是一种常见的做法。通过将多个模型或策略进行组合，可以有效地降低单一模型或策略带来的风险，提高整体的稳健性和收益水平。下面我们...

1个回答 1次浏览 2024-03-03 12:45 极速回答

来自：股票

量化小白 学习量化模型

3个回答 0次浏览 2024-12-21 10:18 极速回答

来自：股票

常见的机器学习算法有哪些？（如随机森林、支持向量机、神经网络等）
传统算法：随机森林（抗过拟合）、支持向量机（小样本分类）。深度学习：循环神经网络（RNN，时序预测）、Transformer（文本分析）。

1个回答 1次浏览 2025-05-31 21:50 极速回答

来自：基金

人工智能基金选哪只？近三年业绩前三名是谁？
你好，在选择人工智能基金时，有一些不错的基金可供考虑。像华夏中证人工智能ETF等，这些基金可以通过专业的管理团队挖掘人工智能领域的潜力股。而且证券基金的优势在于有专业投资经理服务，会提...

1个回答 1次浏览 2025-03-13 10:58 极速回答

来自：股票、股票知识

新手定投基金，像华夏创业板人工智能ETF这类人工智能基金，选A类还是C类份额更划算？长期投差别大不？
对于新手定投华夏创业板人工智能ETF这类人工智能基金，A类和C类份额的选择主要取决于你的投资期限。A类基金通常在申购时收取申购费，没有销售服务费；而C类基金没有申购费，但会按日计提销售...

1个回答 1次浏览 2025-05-29 22:36 极速回答

来自：股票

人工智能在新股分析中的应用前景？
潜力方向：分析公司基本面（财务数据、行业地位）；预测市场情绪（社交媒体、新闻舆情）；优化打新策略（如选择高性价比新股）。挑战：数据真实性、市场非理性波动影响模型准确性。

1个回答 1次浏览 2025-06-06 23:26 极速回答

来自：股票

人工智能在新股估值中的应用前景？
AI可通过分析海量数据（如行业趋势、财务指标、舆情）提升估值效率，辅助机构询价和投资者决策，但需警惕算法偏见和数据依赖风险。

1个回答 1次浏览 2025-06-06 10:43 极速回答

来自：股票

人工智能能否预测大宗交易的成交概率？
可有限预测。AI通过分析历史交易数据、市场情绪、对手方行为模式等，估算特定订单的成交概率，但受限于实时市场波动和非结构化信息（如突发新闻）。

1个回答 1次浏览 2025-06-04 16:59 极速回答

来自：期货

人工智能在期权策略创新中的应用前景？​
大数据分析与预测：人工智能算法可以对海量的市场数据进行分析和挖掘，包括历史价格数据、成交量数据、宏观经济数据、新闻资讯、社交媒体情绪等。通过深度学习和机器学习技术，发现数据中的隐藏模式...

1个回答 1次浏览 2025-05-29 15:51 极速回答

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