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来自:股票

2023年七月份有哪些新债会发行啊?如何打新债呢?

0个回答 0次浏览 2023-07-03 12:18 极速回答

来自:美股、美股知识

学会理财的好处,会发现意想不到的好处
您好~俗话说得好,你不理财,财不理你。如果想要合理的利用自己手头上的资金,一定要了解理财的重要性,理财的好处主要有以下几点:1、更了解自己的财务状况,对自己的经济实力有一定的...

1个回答 1次浏览 2023-02-15 16:46 极速回答

来自:股票

2022年11月会发行储蓄国债吗?储蓄国债怎么买?

0个回答 0次浏览 2022-10-12 09:33 极速回答

来自:股票

现在中签新股 证券公司会发短消息提醒吗?去年是发的
证券公司会发短消息提醒,网上开户是相对于营业部开户更简单,目前我司交易手续费可以拿到成本价,不看资产量,需要的话可以预约我办理开户.!!

5个回答 24次浏览 2021-10-11 13:59 极速回答

来自:股票、股票开户

华泰证券网上开户后短信通过什么时候会发来
开户成功的短信都会短信发你。开户是直接在网上就能进行的,要提前准备好身份证和本人名下银行卡,我司给到地板价的佣金!找我协助您办理!

13个回答 426次浏览 2021-05-19 11:46 极速回答

来自:基金

基金经理能随便调仓吗?调仓之前会不会发公告?
您好,基金经理不会随便调仓的,都有自己的逻辑

2个回答 467次浏览 2021-04-16 15:26 极速回答

来自:其他

9月非农数据会发布,黄金白银会不会迎来爆发?
您好,不排除这个可能,9月的就业率情况对现在的黄金来说是一个非常重磅的消息,不排除黄金会因为非农的数据而选择接下来的方向,建议您这边密切关注。

6个回答 539次浏览 2019-09-03 14:10 极速回答

来自:其他

科创板到现在还没有首批的上市名单,那什么时候会发布?
现在已经公布了。欢迎预约我开通科创板,我司交易佣金行业最低,欢迎咨询!

9个回答 1070次浏览 2019-02-28 12:26 极速回答

来自:股票、股票要闻

4G牌照预计什么时侯会发放?对股市会有什么利好影响?
5g对股市非常好,技术的进步。祝你生活愉快。

11个回答 930次浏览 2013-11-26 11:38 极速回答

来自:港股、港股知识

如何设置价格条件单?触发价格和委托价格有什么区别?​
您好,设置价格条件单‌触发价和委托价的主要区别在于定义、作用和功能,可以通过线上客户经理申请开户后设置,同时客户经理可以给您申请到低费率账户,后期还可以给您一对一的专属指导,开户前只需...

1个回答 1次浏览 2025-05-18 20:01 极速回答

来自:港股、港股知识

如何设置价格条件单?触发价格和委托价格有什么区别?​
设置步骤:i.选择“价格条件单”,设定触发条件(如“下跌至XX元”或“上涨至XX元”);ii.选择委托类型(限价委托/市价委托),设定委托价格和数量;iii.确认有效期(如当日有效、永...

1个回答 1次浏览 2025-04-24 16:49 极速回答

来自:期货、期货行情

期货价格是对未来价格的预期吗?未来的价格谁定的?
你好,期货价格可以看作是对未来价格的预期。期货市场是由买方和卖方之间的交易组成的,价格则由市场供求关系决定。当买卖双方对未来的价格有不同的预期时,期货价格就会反映出来。1、未来价格的具...

1个回答 1次浏览 2023-06-13 11:30 极速回答

来自:股票

监管政策的变化对ETF量化交易行业有什么影响?如何及时了解和适应监管政策的变化?
您好,监管政策变化的影响与应对影响:监管政策的变化可能会对ETF量化交易行业的交易规则、市场准入、风险控制等方面产生影响,促使行业进行调整和规范。例如,更严格的交易行为监管可能限制某些...

1个回答 1次浏览 2025-05-25 10:55 极速回答

来自:股票

技术指标的局限性是否会随着市场的发展和变化而改变?如何跟踪和研究这种变化?
技术指标局限性随市场发展变化的跟踪和研究方法:定期对技术指标进行回测和评估,分析市场数据的变化趋势,关注新的市场现象和交易规则变化,研究其对指标局限性的影响。

1个回答 1次浏览 2025-05-06 21:36 极速回答

来自:股票

融资融券低息费在不同的融资融券比例下是否有变化?如果有,是怎样的变化规律?
融资融券低息费在不同的融资融券比例下是可能有变化的。一般来说,当融资融券比例较低时,也就是投资者使用较少的融资或融券资金,券商可能会给予相对较高的息费。这是因为较低的融资融券比例意味着...

1个回答 1次浏览 2025-04-28 21:43 极速回答

来自:股票、股票开户

未来佣金费率排名是否会有所变化,投资者应如何关注这一变化?
券商佣金政策与客户资金量、交易量紧密相关,具体费率各异。如欲申请成本价,建议积极对接客户经理。身份证与一类银行卡,乃股票开户必备之物。投资者在股票市场交易需应付手续费等额外支出:一,印...

8个回答 1次浏览 2024-06-14 14:03 极速回答

来自:股票

股票成交量变化有什么规律?成交量变化的根本规律八阶律
股票的成交量变化是有规律可循的,成交量代表的是市场的活跃程度

5个回答 52次浏览 2021-04-02 16:00 极速回答

来自:股票

农业防治虫害中,合理施肥如何影响虫害发生?​
平衡施肥:过量施用氮肥会导致作物徒长、组织幼嫩,吸引刺吸式害虫(如蚜虫、蓟马);增施磷钾肥可增强植株抗性,减少虫害。有机肥与微生物肥:腐熟有机肥改善土壤结构,促进有益微生物繁殖,抑制土...

1个回答 1次浏览 2025-06-09 13:27 极速回答

来自:股票

仓储粮食害虫的发生与哪些环境因素有关?​
仓储粮食害虫的发生受多种环境因素影响。温度方面,多数仓储害虫适宜在25-35℃的环境中生长繁殖,当温度低于15℃或高于40℃时,害虫的生长发育、繁殖速度会受到抑制,甚至死亡。湿度对其影...

1个回答 1次浏览 2025-06-09 12:41 极速回答

来自:股票

在AI股票量化交易中,如何避免过拟合现象的发生呢?
在AI股票量化交易里,避免过拟合可从多方面着手。在数据处理上,要保证数据质量,去除异常值和错误数据,同时扩大样本数据规模并进行合理划分,如按70%-30%分成训练集和测试集。模型构建时...

1个回答 1次浏览 2025-06-09 11:11 极速回答

来自:股票

在AI股票量化交易中,如何避免过拟合现象的发生?
避免AI股票量化交易中的过拟合现象,关键在于合理运用数据和优化模型。在数据方面,要保证数据的多样性和代表性,扩大训练数据的规模,避免使用过于局限的数据。可以进行数据清洗,去除异常值和错...

1个回答 1次浏览 2025-05-27 23:11 极速回答

来自:股票

受益人之间发生纠纷时如何解决?​
优先按信托文件中的争议解决条款处理(如仲裁),若无则通过法律诉讼,保护人可参与调解。​

1个回答 1次浏览 2025-05-23 22:33 极速回答

来自:股票

上市公司与关联人发生资金往来应注意什么?
您好!关于上市公司与关联人之间的资金往来,根据交易所的相关规定,这是监管高度关注的事项,需要严格遵守一系列规范。核心原则是,上市公司与关联人之间的各类交易(包括资金借贷、担保等)都必须...

1个回答 1次浏览 2025-05-20 23:58 极速回答

来自:股票

在进行股票量化投资时,如何有效避免过拟合现象的发生呢?
您好!在股票量化投资中,避免过拟合就像给模型穿上“防紧身衣”——太紧(过拟合)会限制它的灵活性,太松(欠拟合)又无法充分发挥潜力。首先,要使用足够多且多样化的数据进行训练和验证,就像厨...

1个回答 1次浏览 2025-05-15 11:38 极速回答

来自:股票

我用网格交易做股票,老是错过一些大的涨幅,怎样能避免这种情况发生呢?
要避免网格交易错过大涨幅,可适当放宽网格间距,减少交易频次,给股票上涨留出空间;也可设置部分底仓长期持有,不参与网格交易,以享受股票的长期增值。同时,结合市场趋势判断,在行情向好时适当...

1个回答 1次浏览 2025-05-14 21:27 极速回答

来自:股票

我做网格交易老是踏空,有没有办法避免这种情况发生呀?
可以通过优化网格参数、设定合理的触发条件等办法来减少踏空情况。网格交易踏空通常是因为网格间距设置不合理、市场单边上涨等原因。你可以适当缩小网格间距,这样能增加交易机会,减少踏空概率;同...

1个回答 1次浏览 2025-05-09 12:21 极速回答

来自:保险

购买香港保险后,如果发生理赔纠纷,应该如何处理?
如果购买香港保险后发生理赔纠纷,您可以按以下步骤处理。首先,与保险公司进行友好协商,详细说明情况,争取达成一致解决方案。一般来说,很多纠纷通过双方沟通就能解决。若协商不成,您可以向香港...

1个回答 1次浏览 2025-05-07 15:23 极速回答

来自:基金

AI股票量化交易中,如何避免过拟合现象的发生?
您好!在AI股票量化交易中,避免过拟合现象就如同在森林中找路,不能只依赖一条看似完美但可能是死胡同的小道。过拟合就像模型过于适应历史数据,而忽略了市场的真实规律。要避免过拟合,可以采取...

1个回答 1次浏览 2025-04-25 10:59 极速回答

来自:股票

在AI股票量化交易中,如何防止过拟合现象的发生?
在AI股票量化交易里,可从多方面防止过拟合。一是合理划分数据集,把数据分为训练集、验证集和测试集,避免模型只在训练集表现好。二是正则化,比如L1和L2正则化,能限制模型参数大小,降低复...

1个回答 1次浏览 2025-04-22 09:31 极速回答

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