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来自：股票

量化模型的伦理风险（如算法偏见）如何防范？
引入伦理审查流程，避免因子隐含偏见（如地域/人群歧视），定期审计模型输出的公平性。

1个回答 1次浏览 2025-06-02 12:29 极速回答

来自：股票

跃然算法的最优性条件是什么？
最优性条件：启发函数需满足可纳性（admissibility），即不高估实际成本。

1个回答 1次浏览 2025-05-14 09:01 极速回答

来自：股票

跃然算法在稀疏数据集上的表现如何？如何改进？
稀疏数据改进：引入稀疏矩阵存储，跳跃非零元素。

1个回答 1次浏览 2025-05-14 08:55 极速回答

来自：股票

如何结合深度学习改进跃然算法的决策能力？
结合深度学习：用神经网络替代启发函数，提升决策准确性。

1个回答 1次浏览 2025-05-14 08:53 极速回答

来自：股票

跃然算法有哪些变体（如随机跃然、自适应跃然）？
变体：随机跃然：跳跃时按概率分布选择。自适应跃然：动态调整跳跃阈值。

1个回答 1次浏览 2025-05-14 08:51 极速回答

来自：股票

跃然算法是否支持分布式计算？
分布式支持：是，可划分状态子集到不同节点并行跳跃。

1个回答 1次浏览 2025-05-14 08:50 极速回答

来自：股票

跃然算法如何处理数据中的局部最优陷阱？
局部最优陷阱处理：引入随机扰动或回溯机制，允许临时接受次优解。

1个回答 1次浏览 2025-05-14 08:44 极速回答

来自：股票

QMT量化开通后能进行算法优化吗？
能进行算法优化。投资者在QMT量化开通后，可根据策略需求和市场变化，对算法进行调整。比如，利用系统提供的工具和编程语言（如Python），修改交易信号生成算法、仓位管理算法等。通过不断...

1个回答 1次浏览 2025-05-12 19:15 极速回答

来自：股票

遗传算法在量化策略优化中有怎样的应用？​
遗传算法是模拟生物进化过程中的自然选择和遗传机制的一种优化算法，在量化策略优化中的应用如下：​参数优化：量化策略通常包含多个参数，如移动平均线的周期、止损止盈的阈值等。遗传算法将这些参...

1个回答 1次浏览 2025-04-26 21:23 极速回答

来自：股票

AI炒股中，如何选择合适的算法和模型？
选择合适的AI炒股算法和模型要综合考虑投资目标、数据特点和模型复杂度等因素。不同的算法和模型有不同的特点和适用场景。比如线性回归模型，它简单易懂，适用于对股票价格与单一或多个因素之间线...

1个回答 1次浏览 2025-04-23 14:20 极速回答

来自：股票

AI炒股中，如何选择合适的算法模型呢？
选择合适的AI炒股算法模型，要综合多方面因素。首先考虑模型的准确性，可查看其历史回测数据，了解在不同市场环境下的表现。其次关注模型的适应性，能适应复杂多变的股市行情。还要看模型的透明度...

1个回答 1次浏览 2025-04-21 10:02 极速回答

来自：股票

AI炒股系统的算法是如何不断优化和改进的呢？
AI炒股系统算法的优化和改进主要通过以下几种方式：一是数据更新，不断纳入更多、更新的金融数据，如财报、行业动态等，让模型学习新信息以提高预测准确性；二是模型训练，运用更先进的机器学习和...

1个回答 1次浏览 2025-04-20 15:28 极速回答

来自：股票

在AI炒股中，如何避免算法偏差带来的风险呢？
避免AI炒股中算法偏差带来的风险，关键在于多维度验证和人工干预。首先，不能过度依赖单一算法模型，可使用多个不同的算法模型进行分析预测，相互验证结果。其次，引入人工分析，凭借专业的金融知...

1个回答 1次浏览 2025-04-20 14:33 极速回答

来自：股票

在AI炒股中，如何选择合适的算法和模型呢？
选择合适的算法和模型要结合市场数据特点、投资目标及风险承受力等因素来定。不同的算法和模型有不同的适用场景。比如线性回归算法适用于对股票价格进行简单趋势预测，逻辑回归可用于预测股票涨跌的...

1个回答 1次浏览 2025-04-18 17:56 极速回答

来自：保险

就是我这个现在交了两年，我现在想退保，他这个怎么算法？

0个回答 0次浏览 2025-01-31 17:06 极速回答

来自：其它

请问贷款利息怎么算天数？算法其实很简单
您好，针对提出的”请问贷款利息怎么算天数？“的问题将由我来为您进行解答，这里不管您是否考虑借贷，或是否已有借贷，首先要提醒您借贷有风险，申请需谨慎。贷款利息计算天数的方法主要有按实际天...

1个回答 1次浏览 2025-01-14 09:39 极速回答

来自：股票

请问一下广发证券有T0算法吗

2个回答 0次浏览 2024-12-29 09:18 极速回答

来自：期货

期货当日手续费怎么计算？有具体算法吗？
您好，期货当日手续费的计算方式通常有两种：1、固定值收取：手续费按照每手交易收取固定的金额，例如玉米期货为1.2元/手，无论交易价格如何变动，手续费都保持不变。这种计算方式简单明了，便...

1个回答 1次浏览 2024-10-23 23:53 极速回答

来自：股票、股票开户

讲一下股票佣金印花税怎么算法
作为上市券商的客户经理，我深知合规的重要性。关于股票佣金和印花税的算法，我可以为您简单介绍一下。股票交易涉及佣金和印花税两种费用。佣金是您通过券商买卖股票时支付的费用，通常按照交易金额...

4个回答 1次浏览 2024-01-10 14:40 极速回答

来自：期货

是否存在适合不同投资者的通用期货收益算法？
您好，不存在适用于所有投资者的通用期货收益算法。因为每个投资者的投资目标、风险承受能力、资金规模、投资经验等都是不同的，所以适合他们的期货收益算法也会有所不同。然而，有一些基本的期货收...

1个回答 1次浏览 2023-12-13 11:39 极速回答

来自：股票

AICG生成算法和数据集
非常感谢您对我们券商的关注和提问。针对AICG生成算法和数据集的问题，作为客户经理，我可以告诉您，我们的券商一直致力于为客户提供全面的金融服务和个性化的投资建议。在我们的券商，我们拥有...

2个回答 1次浏览 2023-07-04 15:16 极速回答

来自：期货

期货手续费是怎么计算的？算法是什么？
您好，期货手续费是按照固定值和比例值计算的，具体的算法，下面给您简单介绍一下：1、按交易品种，固定收取。比如一手玉米期货手续费1.2元，一手豆粕期货手续费是1.5元。这种就是...

1个回答 1次浏览 2022-12-05 11:58 极速回答

来自：股票、股票开户

老师好，请问股票佣金的算法一直没有变过吗？
你好，这个需要看你自己的资金量大小的，祝开心！

58个回答 181次浏览 2020-05-19 11:38 极速回答

来自：股票

量化交易便捷的券商在量化交易策略的机器学习算法应用方面有哪些进展？
在量化交易领域，部分便捷的券商在量化交易策略的机器学习算法应用上有不少进展。首先，他们运用机器学习算法对海量的历史行情数据进行分析，能精准识别出各种市场模式和规律，帮助投资者制定更具针...

1个回答 1次浏览 2026-01-25 22:58 极速回答

来自：股票、股票开户

毕节市量化交易开户，券商的“API接口”是否支持“算法交易”（如VWAP、TWAP）？
在毕节市进行量化交易开户时，不同券商对于“API接口”是否支持“算法交易”（像VWAP、TWAP）的情况是不一样的。部分大型且技术实力较强的券商，他们的“API接口”通常能支持这类算法...

1个回答 1次浏览 2026-01-09 16:32 极速回答

来自：股票、股票开户

量化交易在贵阳市股票开户后，如何防止算法交易的模型失效及应对预案
在贵阳股票开户后进行量化交易，防止算法交易模型失效可以从多方面着手。首先，要定期评估模型，因为市场环境不断变化，所以隔段时间就要分析模型的表现，看看是否还能适应新情况。其次，持续更新数...

1个回答 1次浏览 2026-01-09 12:23 极速回答

来自：股票、股票开户

量化交易在贵阳市股票开户后，如何防止算法交易系统故障？
在贵阳市股票开户后进行量化交易，防止算法交易系统故障很重要。首先，要做好系统的定期维护和检查，就像给汽车定期保养一样，及时发现潜在问题并解决。选择可靠的技术服务提供商也关键，他们能保障...

1个回答 1次浏览 2026-01-02 16:14 极速回答

来自：股票

量化交易中如何进行算法的优化以提高交易的准确性和可靠性？
在量化交易里，优化算法来提升交易准确性和可靠性有不少办法。首先，要收集更广泛、精准的数据，数据质量高了，算法预测才更靠谱。其次，运用先进的机器学习和深度学习技术，让算法能从大量数据中找...

1个回答 1次浏览 2025-12-31 11:39 极速回答

来自：股票、股票开户

量化交易在贵阳市股票开户后，如何防止算法交易的模型误判及应对措施
在贵阳市股票开户后进行量化交易，要防止算法交易模型误判，有不少办法。首先，定期对模型进行回测很重要，就是用历史数据检验模型，看它在不同市场环境下的表现，及时发现问题并调整。其次，要持续...

1个回答 1次浏览 2025-12-30 13:07 极速回答

来自：股票、股票开户

量化交易在贵阳市股票开户后，如何防止算法交易的模型误判及快速应对
在贵阳股票开户后做量化交易，防止算法交易模型误判和快速应对很重要。首先，要做好模型的回测和优化，用历史数据反复测试模型，看看在不同市场情况下的表现，发现问题及时修改，让模型更稳定。还要...

1个回答 1次浏览 2025-12-29 13:17 极速回答

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