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来自:股票

量化交易便捷的券商,其系统的数据准确性和完整性如何保证,是否有严格的数据质量控制体系和数据校验机制?
量化交易便捷的券商一般会通过多种方式保证系统的数据准确性和完整性。首先,他们会从权威、可靠的数据源头获取信息,比如直接对接交易所等官方机构,从源头上保证数据的质量。其次,券商通常设有严...

1个回答 1次浏览 2025-07-01 18:07 极速回答

来自:期货

量化策略的“回测中未来数据泄露的排查力度”对策略真实性影响有多大?天勤量化有哪些数据泄露排查工具?
未来数据泄露排查力度是策略真实性的“试金石”:某策略因回测时使用了“未来收盘价”,回测收益虚高30%,实盘后亏损12%;某平台排查不彻底,某多因子策略因“提前引入未发布财报数据”,实盘...

1个回答 1次浏览 2025-08-05 18:31 极速回答

来自:期货

中财期货的持仓数据哪里可以查看?
您好,中财期货的持仓数据可以通过以下几种常见方式查看:1.中财期货官方交易软件:一般在其软件的相关行情界面或持仓查询板块中能够找到。2.专业的期货行情软件:部分专业的期货行情软件也会提...

1个回答 1次浏览 2025-10-22 21:43 极速回答

来自:股票

如何分析策略运行中的数据异常?
异常类型:关注行情数据缺失、成交价格跳变、策略输出值异常等。分析方法:对比历史数据规律、检查数据源稳定性、通过日志定位错误代码,结合策略逻辑排查参数设置。

1个回答 1次浏览 2025-07-03 09:00 极速回答

来自:股票

软件中的宏观经济数据是否全面及时?
同花顺金融数据终端涵盖中国宏观数据、行业宏观数据、全球宏观数据等60多万个数据来源,数据较为全面及时。

1个回答 1次浏览 2025-06-20 17:35 极速回答

来自:股票

财务报表中哪些数据可能存在风险?
您好,您提的这个问题非常关键,确实,财务报表里隐藏着不少风险信号。首先,要特别关注利润表和现金流量表的匹配度。如果一家公司账面利润很高,但经营活动产生的现金流却持续为负或远低于净利润,...

1个回答 1次浏览 2025-06-15 23:38 极速回答

来自:股票

历史行情数据在QMT中如何调用?​
历史行情数据可在QMT的数据管理模块中进行查询和调用,一般可按照时间范围、交易品种等条件进行筛选。

1个回答 1次浏览 2025-04-29 09:17 极速回答

来自:股票

长线交易中如何利用历史数据?
通过历史股价和财务数据进行分析,例如使用YahooFinance或Morningstar。

1个回答 1次浏览 2025-04-28 20:24 极速回答

来自:股票

如何处理数据中的缺失值和异常值?
预处理:标准化(Z-score)、去极值(Winsorize),使用这两个就够了

1个回答 1次浏览 2025-04-25 09:04 极速回答

来自:股票

量化交易中,如何处理数据异常值?
在量化交易里,可采用统计方法(如Z-score法)识别并剔除或修正数据异常值。在量化交易处理数据异常值时,首先要准确识别异常值。常见方法有统计分析,像Z-score法,它能判断数据点偏...

1个回答 1次浏览 2025-04-24 02:06 极速回答

来自:股票

股票量化交易中,如何处理数据缺失的问题呢?
在股票量化交易里,可采用均值填充、插值法等方法处理数据缺失问题。均值填充就是用该数据列的平均值来填补缺失值,操作简单,能快速让数据完整,但可能会改变数据原本的分布特征。插值法是根据已知...

1个回答 1次浏览 2025-04-23 13:13 极速回答

来自:股票

股票中的"内盘"和"外盘"数据怎么看?
您好!关于股票交易中的"内盘"和"外盘"数据,这是反映市场买卖力量对比的重要指标。我来为您详细说明:内盘是指以买入价成交的股票数量,代表卖方主动抛售的意愿。当内盘数据较大时,说明市场抛...

1个回答 1次浏览 2025-04-17 15:02 极速回答

来自:股票

量化交易中,如何处理异常交易数据?
在量化交易里,可通过数据清洗、统计分析等方法处理异常交易数据。对于异常交易数据,首先要进行数据清洗,识别出明显错误或不符合逻辑的数据,比如交易价格为负数这类数据直接剔除。然后利用统计分...

1个回答 1次浏览 2025-04-15 19:03 极速回答

来自:期货

中财黄金持仓数据最新

1个回答 0次浏览 2025-03-26 16:31 极速回答

来自:股票

如何处理量化交易中的数据异常值?
处理量化交易中的数据异常值,可采用以下方法:识别异常值:通过统计方法,如3σ原则,若数据偏离均值超过3倍标准差,可视为异常;还可用箱线图,处于上下whisker之外的数据为异常。删除异...

1个回答 1次浏览 2025-02-24 10:28 极速回答

来自:股票

量化交易中数据清洗的目的是什么?
量化交易中数据清洗的目的主要有以下几点:提高数据准确性:去除错误、重复、缺失的数据,使数据能真实反映市场情况,避免因错误数据导致策略偏差。增强数据一致性:统一数据格式和编码,确保不同来...

1个回答 1次浏览 2025-02-21 16:43 极速回答

来自:股票

量化交易中的数据挖掘技术有哪些?
量化交易中的数据挖掘技术主要包括以下几种:数据预处理:这是数据挖掘的基础步骤,包括数据清洗、去除噪声和错误数据,以及数据标准化和编码。关联规则挖掘:通过Apriori算法或FP-Gro...

1个回答 1次浏览 2025-01-24 10:47 极速回答

来自:股票

量化交易中的大数据技术有哪些应用?
在量化交易中,大数据技术的应用主要体现在以下几个方面:市场情绪分析:通过大数据技术从社交媒体、新闻网站等平台收集市场情绪数据,并利用自然语言处理(NLP)技术分析情绪变化,预测股票价格...

1个回答 1次浏览 2025-01-22 14:44 极速回答

来自:股票

势力榜中的数据更新频率如何?
在交易日,势力榜中的股票数据会实时更新,能让投资者及时获取股票的最新行情和强弱变化等信息。

1个回答 1次浏览 2025-01-13 10:03 极速回答

来自:股票

多头鹰中的数据是实时更新的吗?
是。在交易日,多头鹰中的股票价格、成交量等数据会随着市场交易情况实时更新,确保投资者看到的是最新的行情信息。

1个回答 1次浏览 2025-01-13 09:52 极速回答

来自:股票

投资研报中的数据如何分析
要关注数据的准确性和时效性,可与其他可靠数据源对比验证;分析数据的变化趋势,了解其背后的原因和影响;通过数据进行横向和纵向比较,评估投资对象的优势和劣势。

1个回答 1次浏览 2025-01-03 10:28 极速回答

来自:股票

交易软件中的行情数据准确吗?
正规交易软件的行情数据一般直接对接交易所或权威数据供应商,数据准确性较高,但因网络延迟等因素,可能会出现短暂的行情数据显示滞后情况,不过不会影响整体的交易决策准确性。

1个回答 1次浏览 2024-12-31 11:38 极速回答

来自:其它

外汇交易中重要的经济数据从哪里看?
你好,其实外汇交易技术指标需要参考的分析观点是比较多的,印证各项指标。检查市场其他相关指标是否显现同样的前景,这是在认定一种外汇交易市场趋势开始或结束之前要做的至关重要的事情。

14个回答 754次浏览 2017-11-02 11:55 极速回答

来自:股票

大数据技术如何帮助投资者挖掘股票市场的潜在信息和投资机会,数据质量和隐私问题如何解决?
大数据技术对投资者挖掘股票市场潜在信息和投资机会帮助可大啦。它能收集海量的数据,像公司财报、行业动态、新闻舆情等,然后通过算法分析,找出数据间的关联和规律。比如,能根据社交媒体的情绪倾...

1个回答 1次浏览 2025-05-12 12:21 极速回答

来自:股票

在哪能每天快捷的查询到央行逆回购的发行和到期数据?
您好,可以去央行网站上进行查询,对比我司的佣金办理,优惠且服务优质!

4个回答 636次浏览 2021-03-01 17:26 极速回答

来自:外汇

大非农数据是什么,该如何看大非农数据
大非农数据即为美国劳工部每月初公布的美国非农业就业人口数据,大非农公布时间一般为当月第一周的周五,显示美国的就业率和失业率以及未来展望,直接挂钩于整体经济,是美国经济好坏的阴...

1个回答 1次浏览 2022-05-06 23:56 极速回答

来自:基金

港股通科技中的大数据企业数据安全保障措施如何,50万资产投资能规避数据安全风险吗?​
您好,港股通科技中的大数据企业数据安全保障措施整体较强,但50万资产投资不能完全规避数据安全风险,需结合企业基本面和市场环境综合判断。一、数据安全保障措施分析技术防护体系完善:港股通科...

1个回答 1次浏览 2025-09-15 11:47 极速回答

来自:股票、个股

技术指标在计算过程中,如何处理异常数据(如停牌期间的数据、极端价格波动数据等)?
技术指标计算过程中处理异常数据的方法:对于停牌期间的数据,一般采用前一交易日的数据或根据市场整体情况进行估算;对于极端价格波动数据,可采用Winsorize等方法进行处理,限制数据的极...

1个回答 1次浏览 2025-05-06 20:53 极速回答

来自:股票、股票开户

2024年现场开户和非现场开户有什么区别?
2024年期权每单手续费可降至1.7元的水平,手续费调整的需求请直接向客户经理反馈。期权相当于一张赋予买方特定权力的契约,买方有权选择是否动用此权力,一旦启用,卖方则必须按约履行相应责...

2个回答 1次浏览 2024-06-17 12:09 极速回答

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