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来自:期货、金融期货

如何处理金融数据中的非平稳性和异方差性?
方法:差分法(如ADF检验去趋势)、平稳转换模型(如STAR模型)、波动率建模(GARCH)。

1个回答 1次浏览 2025-05-31 21:33 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

行业报告中关于QMT的市场调研数据?
市场份额:QMT在国内量化交易平台市场占有率达35%,位居第一在证券行业渗透率超过60%,在基金公司渗透率超过45%用户满意度:用户满意度评分8.7分(满分10分)功能完整性评分9.2...

1个回答 1次浏览 2025-05-21 09:33 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

如何在万得软件中获取股票的机构持仓数据?​
在股票详情页面,进入“股本股东”或“持仓分析”相关板块。在该板块下,可找到机构持仓数据,这里会显示不同类型机构(如基金、券商、社保基金、保险公司等)对该股票的持仓数量、持仓市值、持仓占...

1个回答 1次浏览 2025-05-15 22:18 极速回答

来自:股票

怎样在万得软件中查询某只股票的历史交易数据?​
在万得软件中,进入股票详情页面,点击“历史行情”或“数据”相关选项(不同版本位置可能有差异)。在弹出的历史行情查询窗口中,设置查询的时间范围,可选择起始日期和结束日期。还能选择要查询的...

1个回答 1次浏览 2025-05-15 22:15 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

时间序列数据在量化策略中的应用有哪些常见方法?
常见方法:趋势分析:通过移动平均线等方法分析时间序列的趋势,判断价格是处于上升、下降还是横盘趋势,从而确定投资策略,如在上升趋势中采用买入并持有策略,下降趋势中考虑卖出或做空。季节性分...

1个回答 1次浏览 2025-05-04 16:16 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:股票

财务报表中的哪些数据对股票投资最重要?
净利润、营收、资产负债率、净资产收益率等对股票投资较为重要。

1个回答 1次浏览 2025-05-01 19:13 极速回答

来自:股票

QMT策略开发中如何获取实时行情数据?​
QMT策略开发中可通过调用QMT提供的行情数据接口获取实时行情数据,如股票的价格、成交量等信息。

1个回答 1次浏览 2025-04-29 09:17 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

如何处理数据中的异常值?不同处理方法对策略结果有何影响?​
异常值处理方法​直接删除:将明显偏离正常范围的异常值删除,适用于异常值对整体数据影响较大且数量较少的情况。​视为特殊值单独处理:在分析时将异常值单独标记,不参与常规计算,但在某些情况下...

1个回答 1次浏览 2025-04-26 21:06 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

AI炒股中,如何利用大数据和机器学习技术呢?
在AI炒股中,大数据可用于收集和整合多渠道的海量信息,机器学习技术能对这些数据进行分析建模来预测股价走势、识别交易模式等。利用大数据时,可以收集包括公司财务报表、行业新闻、宏观经济数据...

1个回答 1次浏览 2025-04-24 22:18 极速回答

来自:股票

股票量化投资策略中,如何处理数据缺失的情况呢?
您好!在股票量化投资策略中处理数据缺失,就像拼图时发现少了几块,需要巧妙地填补。常见方法有三种:一是删除缺失值,但这可能导致样本量减少;二是均值插补,用该变量的均值来填充缺失值,但可能...

1个回答 1次浏览 2025-04-24 22:15 极速回答

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