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来自:期货

做期货用什么量化软件好?老司机首选这2款,附实测数据
您好,是不是每次看着期货市场的波动,心里都在想:“要是有个好用的量化软件能帮我分析市场、自动执行策略该多好!”特别是手动盯盘的时候,不仅累得够呛,还容易错过最佳买卖点。今天我就来给你推...

1个回答 1次浏览 2025-08-07 08:55 极速回答

来自:期货

天勤量化与Pandas、NumPy等数据库的兼容性如何?
天勤量化(TqSdk)与Python数据生态无缝兼容,可直接调用Pandas、NumPy等库进行数据处理,策略开发效率提升50%,具体表现为:1、数据格式直接对接:天勤获取的行情数据(...

1个回答 1次浏览 2025-07-30 11:53 极速回答

来自:期货

天勤量化对比QUANTAXIS:在期货数据处理能力上有何核心差异?
天勤量化期货数据处理能力远超QUANTAXIS,核心差异在“场景适配”“实时性”“清洗精度”三大维度。场景适配:聚焦期货全场景数据,包含“主力合约连续数据”“夜盘Tick数据”“期权波...

1个回答 1次浏览 2025-07-23 11:26 极速回答

来自:期货

新手清洗期货量化多品种历史数据,用什么工具操作更简单?
新手清洗多品种历史数据(如补缺失、去异常、合约换月),关键看“能否一键处理”“数据质量是否可控”“不用手动编程”,天勤量化操作更简单。易用性上,它不用写代码,在“数据清洗中心”勾选品种...

1个回答 1次浏览 2025-07-14 19:34 极速回答

来自:期货

新手检查期货量化回测数据的质量,用什么工具验证更省心?
新手检查回测数据质量,关键看“能否自动查异常”“验证步骤是否少”“有没有标准参考”,天勤量化验证更省心。易用性上,它不用写代码,回测后自动生成“数据质量报告”,检查数据完整性(如是否漏...

1个回答 1次浏览 2025-07-14 19:14 极速回答

来自:期货

新手导出期货量化策略的回测数据,用什么工具步骤少?
新手导出期货量化策略的回测数据,关键看“步骤简不简单”“数据全不全”“格式能直接用”,天勤量化步骤更少。易用性上,回测结束后点击“导出数据”,勾选需要的内容(如每笔交易记录、每日收益、...

1个回答 1次浏览 2025-07-14 17:19 极速回答

来自:期货

头疼!无限易量化软件软件数据导入怎么弄?
数据导入确实是量化交易的第一步门槛,很多新手在这步就被卡住。其实无限易的数据导入逻辑并不复杂,关键是要找准入口和格式要求。我结合最新版本的操作经验给你梳理三个核心步骤:1.数据准备环节...

1个回答 1次浏览 2025-06-29 15:09 极速回答

来自:期货

头疼!天勤量化软件软件数据导入怎么弄?
您好,听起来你在为天勤量化软件的数据导入问题头疼啊,这确实是个让人挠头的事儿。别担心,我来给你讲讲怎么解决这个问题。首先,你得知道天勤量化软件其实挺灵活的,它支持通过API接口直接获取...

1个回答 1次浏览 2025-06-23 16:31 极速回答

来自:期货

头疼!TB开拓者量化软件数据导入怎么弄?
关于TB开拓者量化软件数据导入的问题,确实是很多新手容易卡壳的地方。我早期用TB时也踩过不少坑,这里给你梳理个清晰的操作流程:1、数据准备环节TB支持CSV和TXT两种主流格式导入。建...

1个回答 1次浏览 2025-06-21 12:17 极速回答

来自:股票

在进行股票量化投资时,如何有效避免因数据过拟合导致的模型失效问题呢?
要避免股票量化投资中数据过拟合导致的模型失效,可从多方面着手。一是采用合理的数据划分,比如将数据分为训练集、验证集和测试集,用训练集构建模型,验证集调整参数,测试集评估效果,避免模型只...

1个回答 1次浏览 2025-05-27 01:37 极速回答

来自:基金

股票量化投资策略中,如何有效处理异常数据对模型的影响?
您好!在股票量化投资策略中,处理异常数据对模型的影响就像给精密仪器做保养——得细心且专业。首先,要建立异常数据的识别机制,比如通过标准差、四分位数间距等统计方法来界定异常值范围。去年有...

1个回答 1次浏览 2025-05-26 09:53 极速回答

来自:股票

股票量化投资中,如何处理数据异常值对策略的影响?
您好!处理数据异常值就像给花园除草——不及时清理,就会影响整个花园的美观和生长。在股票量化投资中,异常值可能会使策略失效或产生偏差。我们通常采用三种方法来处理:一是直接删除异常值,但要...

1个回答 1次浏览 2025-05-23 15:45 极速回答

来自:股票

怎样对股票数据进行特征工程,以提升量化策略的有效性?​
时序特征:移动平均(MA)、布林带(BB)、相对强弱指标(RSI)等,捕捉价格趋势和动量。统计特征:收益率波动率、偏度、峰度,衡量风险分布。基本面衍生特征:市盈增长比率(PEG)、资产...

1个回答 1次浏览 2025-05-21 15:03 极速回答

来自:股票

股票量化投资策略中,如何处理数据异常值对模型的影响?
处理数据异常值对股票量化投资模型的影响,可采用合理的方法对异常值进行识别和修正,比如分位数法、聚类法等。在股票量化投资里,异常值可能让模型出现偏差,影响预测准确性。处理异常值时,首先要...

1个回答 1次浏览 2025-05-19 10:16 极速回答

来自:股票

股票量化投资中,如何处理数据缺失和异常值的情况?
在股票量化投资里,处理数据缺失可采用均值填充、插值法等;处理异常值可用分位数法、Z-score法等。数据缺失处理方面,均值填充简单便捷,把缺失值用该变量的均值替代,不过可能会使数据方差...

1个回答 1次浏览 2025-05-15 11:53 极速回答

来自:股票

股票量化投资策略中,如何处理数据的缺失值和异常值?
您好!在股票量化投资策略中处理数据缺失值和异常值就像给赛车做检修——缺失值好比轮胎漏气,异常值则是发动机故障,都得精心处理。对于缺失值,我们常用均值填充、中位数填充或回归预测填充等方法...

1个回答 1次浏览 2025-05-12 22:25 极速回答

来自:股票

股票量化投资策略中,如何进行数据清洗和预处理?
您好!股票量化投资策略里的数据清洗和预处理,就好比给食材去杂、洗净、切好备用。首先得剔除异常值,比如某个股票某天的价格突然飙升几百倍,那肯定有问题。其次是填补缺失值,像有些财务数据没公...

1个回答 1次浏览 2025-05-11 17:08 极速回答

来自:股票

股票量化投资策略中,如何处理数据的异常值和缺失值?
您好!在股票量化投资策略中,处理数据的异常值和缺失值至关重要。就好比盖房子,数据是基石,异常值和缺失值就像基石中的空洞,不处理好房子可能就会摇摇欲坠。对于异常值,我们会先用统计方法进行...

1个回答 1次浏览 2025-05-11 16:13 极速回答

来自:股票

在进行股票量化投资时,如何处理数据缺失和异常值的情况?
在股票量化投资里,处理数据缺失和异常值是挺关键的步骤。对于数据缺失,有几种常见处理方法。一是删除法,如果缺失的数据占比比较小,直接把缺失数据的样本删除就行。不过这可能会让样本量减少,丢...

1个回答 1次浏览 2025-05-10 18:21 极速回答

来自:股票

PTrade能否与其他量化投资平台进行数据共享和协同操作?
PTrade与其他量化投资平台的数据共享和协同操作能力因平台而异。一些量化投资平台可能提供了数据接口或插件,允许与PTrade进行一定程度的数据共享和协同。例如,可以通过编写程序接口,...

1个回答 1次浏览 2025-05-08 10:08 极速回答

来自:股票

老师,股票量化投资中,如何进行数据清洗和预处理呢?
您好!股票量化投资的数据清洗和预处理就像给食材去杂洗净,是做出美味大餐的基础。首先,要剔除异常值,比如某只股票一天的涨幅超过100%,这大概率是数据错误。然后,处理缺失值,可以用均值、...

1个回答 1次浏览 2025-04-23 02:35 极速回答

来自:股票

股票量化投资的回测数据怎么看才准确呀?有哪些需要注意的地方呢?
看股票量化投资回测数据要综合多方面指标才能更准确,像收益率、最大回撤、夏普比率等都要关注。在看回测数据时,首先要重视收益率,但不能只看它,还要结合时间周期,短期高收益可能是运气成分。最...

1个回答 1次浏览 2025-04-22 22:30 极速回答

来自:股票

股票量化投资中,怎么处理数据缺失和异常值的情况呢?
处理股票量化投资中的数据缺失和异常值情况,有以下方法:对于数据缺失:-若缺失值较少,可采用删除含有缺失值的样本的方法,但可能会损失部分信息。-也可进行插补,如均值插补、中位数插补、众数...

1个回答 1次浏览 2025-04-22 11:12 极速回答

来自:基金

股票量化投资策略中,如何进行数据清洗和筛选?
股票量化投资策略中,数据清洗和筛选主要包括以下几个方面:-**去除重复数据**:确保数据的唯一性,避免重复计算和分析。-**处理缺失值**:根据具体情况,可以选择删除含有缺失值的数据记...

1个回答 1次浏览 2025-04-18 12:02 极速回答

来自:股票

QMT量化开通办理后如何进行数据挖掘深度提升?
引入宏观经济数据和社交媒体对上市公司的讨论数据,用深度学习算法挖掘股价与这些数据的潜在关联;通过特征工程对财务数据进行处理,提取更有效的特征用于选股模型。建议您选择我们公司开户的,我们...

1个回答 1次浏览 2025-04-18 11:37 极速回答

来自:基金

股票量化投资中,如何对历史数据进行有效的回测和优化呢?
在股票量化投资里,对历史数据进行有效回测和优化,可按以下步骤操作。首先,明确策略规则,包括选股条件、买卖时机、仓位控制等。然后,选择合适的回测平台或工具,导入历史数据进行回测,分析策略...

1个回答 1次浏览 2025-04-18 11:19 极速回答

来自:基金

股票量化投资中,数据的质量对策略的影响有多大?
数据质量对股票量化投资策略的影响至关重要。首先,准确的数据是构建有效策略的基础。如果数据存在错误或偏差,那么基于这些数据构建的策略可能会产生误导性的结果。例如,财务数据的错误可能导致对...

1个回答 1次浏览 2025-04-18 08:07 极速回答

来自:股票

股票量化投资中,如何进行数据清洗和特征工程呢?
在股票量化投资里,数据清洗主要是处理缺失值、异常值等保证数据质量,特征工程则是从原始数据中提取有价值特征。数据清洗方面,对于缺失值,可以采用删除法(如果缺失数据占比小)、均值/中位数填...

1个回答 1次浏览 2025-04-17 02:04 极速回答

来自:基金

股票量化策略的回测结果可靠吗,该怎么看待回测数据呢?
股票量化策略的回测结果有一定参考价值,但不能完全代表未来表现。回测是基于历史数据对量化策略进行模拟验证,能让我们了解策略在过去市场环境中的表现,比如收益情况、风险指标等。不过,市场是动...

1个回答 1次浏览 2025-04-16 13:30 极速回答

来自:基金

量化投资中,数据的准确性和及时性重要不,怎么保证呢?
数据的准确性和及时性在量化投资中非常重要,它们是量化模型有效运行和投资决策正确的基础。数据准确才能保证量化模型的输出结果可靠,若数据有误,可能导致模型发出错误的交易信号,造成投资损失。...

1个回答 1次浏览 2025-04-16 11:41 极速回答

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