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来自:期货

中粮期货有量化交易策略吗?
您好,中粮期货确实拥有量化交易策略,并且这方面的服务和产品是他们业务的一个重点。中粮期货势赢交易团队已经开发了一套模块化的交易体系以及S·Ying量化模型,这些工具旨在帮助投资者更好地...

1个回答 1次浏览 2024-07-05 15:43 极速回答

来自:股票

在AI股票量化交易中,如何确保模型的稳定性和适应性,避免过拟合现象呢?
要确保AI股票量化交易模型的稳定性和适应性,避免过拟合现象,可以从这几个方面入手:首先是数据处理,要保证数据的质量,去除异常值和错误数据,还可以对数据进行标准化、归一化等处理,让数据分...

1个回答 1次浏览 2025-05-07 23:23 极速回答

来自:股票、股票知识

量化交易中的量化选股策略有哪些?
量化交易中的选股策略主要包括以下几种:指数增强策略:通过在特定指数成分股中筛选优质个股,以获取超越基准指数的超额收益。纯量化选股策略:在全市场范围内选股,不受特定指数限制,更灵活地捕捉...

1个回答 1次浏览 2025-02-06 15:45 极速回答

来自:股票

量化交易中的量化择时策略有哪些?
量化交易中的量化择时策略是通过数学和统计模型,利用技术指标或市场趋势来确定买卖时机的投资方法。常见的量化择时策略包括:双均线策略:通过短期和长期移动平均线的交叉来判断市场趋势。当短期均...

1个回答 1次浏览 2025-01-24 14:59 极速回答

来自:期货

期货量化交易效果怎样?给讲讲!
您好,期货量化交易的效果是多方面的,可以联系我了解,还能给你提供VIP专属二对一服务,从期货开户到入门培训、交易策略、AI量化程序,全部都能免费给你安排上。以下是一些关键点:1.提高交...

1个回答 1次浏览 2024-10-26 21:22 极速回答

来自:股票

股票市场的指数编制方法对量化交易中的指数增强策略有什么影响?​
1.关键指数编制要素市值加权vs.等权加权:沪深300(市值加权):权重集中于大盘股,指数增强策略需超配高ROE大盘股,低配低波动小盘股。标普500等权指数:权重均匀分布,策略需均衡配...

1个回答 1次浏览 2025-05-22 00:52 极速回答

来自:期货

如何在期货策略回测中避免夏普比率的过拟合?
您好,在期货策略回测中,过拟合是一个常见的问题,它可能导致对历史数据过度拟合,而在未来市场表现不佳。为了避免夏普比率的过拟合,需要采取一系列措施来确保策略的有效性和稳健性。首先,合理选...

1个回答 1次浏览 2024-05-20 10:52 极速回答

来自:期货

请教一下老师,期货软件策略评估中,如何处理过拟合问题?
您好,过拟合是指模型在训练集上具有很好的拟合能力,但在新样本上表现较差的现象。在期货软件策略评估中,过拟合问题对策的主要目标是提高模型的泛化能力,使其对未知数据的预测性能更好。以下是处...

1个回答 1次浏览 2024-01-08 10:04 极速回答

来自:期货、期货知识

在股指期货交易中,量化交易者如何根据市场流动性情况进行交易策略的调整?
您好,在股指期货交易中,量化交易者可以根据市场流动性情况进行交易策略的调整。市场流动性是指市场中可以快速买卖大量资产而不对价格产生过大影响的能力。量化交易者需要根据市场流动性的变化来调...

1个回答 1次浏览 2024-02-09 18:08 极速回答

来自:期货

期货市场中,量化交易者是否更关注市场中的高频交易机会?
您好,在期货市场中,量化交易者通常更关注市场中的高频交易机会。高频交易是指以极快的速度执行交易,通常以毫秒或微秒为单位,以迅速抓住市场微小的价格变动。通过高度自动化和先进的算法模型,量...

1个回答 1次浏览 2024-02-06 09:42 极速回答

来自:股票

网格交易过程中,如果发现策略效果不好,能中途更换策略吗?
在网格交易中是可以中途更换策略的。当发现当前策略效果不佳时,及时更换能更好地适应市场变化,争取更理想的收益。不过更换策略时需要谨慎。首先要分析原策略效果不好的原因,是市场行情变化、参数...

1个回答 1次浏览 2025-04-24 12:15 极速回答

来自:股票

孝感投资者开展量化交易,券商提供的历史数据质量和更新频率对策略开发有多大影响?
对于孝感投资者开展量化交易来说,券商提供的历史数据质量和更新频率对策略开发影响可不小。历史数据质量就好比盖房子的地基,要是数据不准确、有缺失或者错误,那基于这些数据构建的量化策略就像建...

1个回答 1次浏览 2025-05-16 14:51 极速回答

来自:股票、股票开户

量化交易开户,券商的“历史分笔数据”是否完整(如包含委托单、撤单记录),对策略回测影响多大?
在量化交易开户中,券商的“历史分笔数据”是否完整,对策略回测影响相当大。如果数据包含委托单、撤单记录,那它就更完整详细。策略回测就像是一场模拟投资实验,完整的数据能提供更真实的市场场景...

1个回答 1次浏览 2025-05-07 19:03 极速回答

来自:股票、股票开户

量化交易的佣金比普通交易低多少?
量化交易佣金因量大、券商优惠,比普通交易低,低幅看协商,几成到一半不等。佣金这块儿,每家券商收费标准不一样的。我司的佣金是处在超低的水平线上!预约我一对一指导开户

1个回答 1次浏览 2025-06-10 17:26 极速回答

来自:股票

实盘交易过程中,如何处理突发的市场事件对量化交易策略的影响?
建立应急处理机制,当突发市场事件发生时,及时暂停交易或调整策略参数。对事件进行分析,评估其对市场和策略的长期影响,根据分析结果决定是否以及如何对策略进行调整。

1个回答 1次浏览 2025-05-05 14:52 极速回答

来自:基金

股票量化投资中,如何有效避免过拟合现象?
在股票量化投资里,要有效避免过拟合现象,你可以从这几个方面着手。首先,在数据处理上,尽量收集更多不同时期、不同市场环境的数据,让样本更具代表性,这样能减少因数据的特殊性导致模型对特定数...

1个回答 1次浏览 2025-05-25 18:26 极速回答

来自:股票

在进行股票量化投资时,如何避免过拟合现象?
避免股票量化投资中的过拟合现象,可从多方面着手。一是增加样本数据量,数据越丰富,模型就越能学习到普遍规律而非特定噪声;二是采用交叉验证法,把数据分成多个子集,轮流验证模型,降低对特定数...

1个回答 1次浏览 2025-05-24 17:03 极速回答

来自:股票

股票量化投资中,如何有效避免过度拟合问题?
您好!在股票量化投资中,过度拟合就像给脚穿了一双过于合脚但一走路就破的鞋。避免过度拟合需要多管齐下:一是增加数据样本,避免因数据过少导致模型只适应特定数据;二是使用交叉验证,将数据分成...

1个回答 1次浏览 2025-05-20 09:33 极速回答

来自:股票

在进行股票量化投资时,如何避免过度拟合的问题?
避免股票量化投资过度拟合,关键在于合理运用样本数据和检验方法。在数据处理上,要对数据进行清洗,去除异常值和错误数据,保证数据质量。同时,把数据分为训练集和测试集,使用训练集来构建模型,...

1个回答 1次浏览 2025-05-13 12:07 极速回答

来自:股票

股票量化投资中,怎样避免过度拟合的问题呢?
您好!在股票量化投资中,避免过度拟合就像给赛车安装一个精准的导航系统——不能只看眼前的赛道,还要考虑未来的各种路况。过度拟合往往是因为模型过于复杂,对历史数据的噪音也进行了拟合。比如,...

1个回答 1次浏览 2025-05-06 14:27 极速回答

来自:股票

股票量化投资中,如何避免过度拟合?
在股票量化投资里,避免过度拟合是个关键问题。以下有几个方法可以尝试:首先,要使用更多的样本数据,数据量越大,模型就越有可能反映真实市场情况,而不只是对有限数据的特殊表现进行拟合。比如你...

1个回答 1次浏览 2025-04-30 09:46 极速回答

来自:股票

股票量化投资中,如何避免过拟合现象呢?
要避免股票量化投资中的过拟合现象,可以从以下几个方面入手:1.**数据处理**:-增加数据量:使用更多的数据进行模型训练,以提高模型的泛化能力。-数据清洗:去除异常值和噪声数据,保证数...

1个回答 1次浏览 2025-04-21 10:29 极速回答

来自:股票

股票量化投资中如何避免过度拟合的问题呀?
在股票量化投资中,避免过度拟合可从多方面入手。首先,使用更多数据,尽可能纳入不同市场环境、不同时间段的数据进行模型训练,增加数据多样性。其次,采用合理的模型复杂度,不过分追求复杂模型,...

1个回答 1次浏览 2025-04-21 10:26 极速回答

来自:股票

股票量化投资中,如何避免过度拟合呢?
在股票量化投资中,避免过度拟合可以从以下几个方面入手:-**增加数据量**:使用更多的数据进行模型训练,这样可以让模型更好地学习到数据的内在规律,减少对噪声的拟合。-**交叉验证**:...

1个回答 1次浏览 2025-04-19 22:12 极速回答

来自:基金

股票量化投资中,如何避免过度拟合的问题呢?
避免股票量化投资中过度拟合问题,关键在于合理运用数据和优化模型。在数据使用方面,要对数据进行合理的清洗和预处理,去除异常值和错误数据,避免数据中的噪声影响模型。同时,采用样本外检验,将...

1个回答 1次浏览 2025-04-18 10:55 极速回答

来自:股票

股票量化投资中,如何避免过度拟合的问题呀?
避免股票量化投资中过度拟合问题,关键在于合理运用数据与优化模型。首先,在数据处理方面,要确保数据的多样性和代表性。不能仅依据某一段特定时期、特定市场环境的数据来构建模型,而应涵盖不同市...

1个回答 1次浏览 2025-04-18 06:55 极速回答

来自:股票

股票量化投资中,如何避免模型的过拟合问题呢?
股票量化投资中避免模型过拟合问题,可从以下几方面着手:-数据处理:增加训练数据的数量和多样性,确保数据能全面反映市场情况。-特征选择:挑选与目标变量相关性高、冗余度低的特征,避免过多不...

1个回答 1次浏览 2025-04-17 09:12 极速回答

来自:股票

股票量化投资中,如何避免过度拟合的问题?
避免股票量化投资中过度拟合问题,可从多方面着手。一是增加样本数据量,用更多不同时段、市场环境的数据来训练模型,使模型更具普适性。二是简化模型结构,减少不必要的参数和变量,防止模型过于复...

1个回答 1次浏览 2025-04-15 19:33 极速回答

来自:基金

构建股票量化模型时,如何避免过度拟合的问题?
构建股票量化模型时,可通过多种方式避免过度拟合,如使用交叉验证、正则化方法等。以下是一些避免过度拟合问题的建议:1.**增加数据量**:收集更多的历史数据,让模型有更广泛的样本进行学习...

1个回答 1次浏览 2025-04-15 18:03 极速回答

来自:股票

人工智能算法开源社区对策略开发的影响?
加速技术扩散:如TensorFlow、PyTorch的应用降低机器学习策略门槛同质化风险:开源策略易被复制,迫使机构转向定制化AI模型生态合作:平台可集成开源库,提供“低代码”AI策略...

1个回答 1次浏览 2025-06-08 20:32 极速回答

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