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来自:股票、股票开户

科创板开户,哪家券商在费率低的同时能提供科创板企业的估值模型?
很多券商在科创板开户方面,都有可能在费率上给投资者一定优惠,同时部分券商也具备提供科创板企业估值模型的能力。一些大型综合券商,研究实力较强,拥有专业的研究团队,能构建出相对完善、科学的...

1个回答 1次浏览 2025-05-27 14:04 极速回答

来自:股票

股票量化策略模型,资金流动监控量化指标分享
做股票量化策略,资金流动监控指标就像“导航仪”,能帮咱们看清资金动向。常见的策略模型有趋势跟踪、均值回归、多因子选股这些,搭配主力资金流向、北向资金动向、龙虎榜数据等指标,能更精准捕捉...

1个回答 1次浏览 2025-05-25 13:36 极速回答

来自:基金

股票量化投资中,如何选择合适的量化因子构建模型?
选择合适的量化因子构建股票量化投资模型,关键在于结合投资目标筛选具有预测能力和稳定性的因子。首先,要明确投资目标和策略。如果追求长期稳健收益,可关注价值因子如市盈率、市净率等;若看重短...

1个回答 1次浏览 2025-05-23 16:31 极速回答

来自:股票、股票开户

股票开户后,如何评估量化交易模型的有效性?有哪些评估指标?
股票开户后,评估量化交易模型有效性有不少方法和指标。首先是收益率,这是最直观的指标,简单来说就是模型在一段时间内赚了多少钱。如果收益率高,说明模型盈利能力强。还有夏普比率,它综合考虑了...

1个回答 1次浏览 2025-05-21 21:51 极速回答

来自:股票

您好,我想了解一下,在进行AI股票量化交易时,如何选择合适的量化模型和参数呢?
选择合适的量化模型和参数是AI股票量化交易里很关键的事儿。先说选量化模型,你得考虑它的策略逻辑是否跟你的投资目标相符。比如趋势跟踪模型,适合那种喜欢顺着市场趋势去赚钱的投资风格;而均值...

1个回答 1次浏览 2025-05-21 12:15 极速回答

来自:股票

超额收益的分解方法(如Brinson模型)如何应用于股票投资?​
Brinson模型将超额收益分解为资产配置效应、行业配置效应和证券选择效应。以股票投资为例,首先计算基金组合和基准组合在各资产类别(如股票、债券、现金)上的权重差异,乘以基准组合中各资...

1个回答 1次浏览 2025-05-20 09:09 极速回答

来自:股票、股票知识

量化选股模型的参数敏感性测试包含哪些关键维度?​
选股因子参数:测试不同因子阈值(如市盈率、市净率、净利润增长率等因子的取值范围)对选股结果和投资组合收益的影响。例如,将市盈率因子阈值从10-20调整为15-25,观察选股组合的年化收...

1个回答 1次浏览 2025-05-19 21:27 极速回答

来自:基金

如何评估AI股票量化交易模型的准确性和可靠性?
评估AI股票量化交易模型的准确性和可靠性,可从多方面入手。准确性上,查看历史回测数据,对比模型预测结果与实际市场走势的契合度,计算预测误差率,误差越小越准确;还要看模型在不同市场环境下...

1个回答 1次浏览 2025-05-18 15:55 极速回答

来自:股票

股票量化投资中,如何筛选出有效的因子构建模型?
您好!在股票量化投资中筛选有效因子构建模型,就像在一堆宝石中挑选最璀璨的那几颗。首先,要对市场数据进行全面分析,比如财务数据、交易数据等。然后,通过统计分析方法,检验因子与股票收益之间...

1个回答 1次浏览 2025-05-16 09:29 极速回答

来自:股票

在进行AI股票量化交易时,怎样结合主力擒牛的思路来优化交易模型?
您好!在AI股票量化交易中结合主力擒牛思路优化交易模型,就好比给赛车装上了更精准的导航系统。首先,要通过大数据分析主力资金的流向和持仓变化,比如用某机构的主力资金监控软件,实时跟踪大单...

1个回答 1次浏览 2025-05-16 00:15 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模型的影响?
处理数据异常值对策略模型的影响,可以采用识别并剔除异常值、数据变换、设置容忍区间等方法。在股票量化投资里,异常值可能来自于交易错误、数据录入失误等情况。首先可以通过统计方法如箱线图、Z...

1个回答 1次浏览 2025-05-15 11:28 极速回答

来自:股票

如何通过敏感性分析评估估值模型的可靠性?​
敏感性分析是通过改变估值模型中的关键参数(如DCF模型中的增长率、折现率),观察估值结果的变化幅度。首先,确定关键参数及其合理变动范围;然后,分别调整每个参数,计算对应的估值结果;最后...

1个回答 1次浏览 2025-05-12 14:22 极速回答

来自:股票

如何使用Python进行机器学习模型的训练和预测?Scikit-learn、TensorFlow等库的应用场景是什么?
用Scikit-learn等库按步骤进行机器学习模型训练和预测。

1个回答 1次浏览 2025-05-11 21:05 极速回答

来自:基金

股票量化投资中,如何选择合适的量化指标来构建投资模型?
选择合适的量化指标来构建股票投资模型是个复杂事儿,要多方面考虑。首先,可以从基本面指标入手,像市盈率、市净率,能反映公司的估值水平,低市盈率可能意味着股票被低估,有投资价值;净资产收益...

1个回答 1次浏览 2025-05-11 15:08 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对模型的影响?
您好!在股票量化投资里,数据缺失和异常值就像路上的大坑,处理不好会让模型这辆车“颠簸不堪”。我们一般会用“数据清洗大法”来应对:对于缺失值,如果比例较小,就用均值、中位数等方法填充;如...

1个回答 1次浏览 2025-05-10 16:30 极速回答

来自:股票、股票开户

量化交易中使用的算法模型对股票开户投资者的资金要求如何?
量化交易里算法模型对股票开户投资者的资金要求没有统一标准,得看具体模型。简单基础的算法模型,对资金要求相对低,小资金量投资者也能参与,主要做些简单的策略交易。而复杂高级的算法模型,需要...

1个回答 1次浏览 2025-05-09 19:41 极速回答

来自:股票

如何基于机器学习算法开发股票量化交易策略?常用的机器学习模型有哪些?
利用机器学习算法对历史数据进行学习和分析,挖掘数据中的规律和特征,以构建交易策略。常用的机器学习模型有决策树、支持向量机、神经网络等。

1个回答 1次浏览 2025-05-05 14:00 极速回答

来自:期货

期货量化交易难吗?手把手教你搭第一个模型
您好,听起来你对期货量化交易感兴趣,但可能担心它会不会太难了?别担心,其实只要一步步来,搭建你的第一个量化交易模型并不像想象中那么复杂。下面我来教你手把手搭建第一个简单的量化交易模型:...

1个回答 1次浏览 2025-05-02 16:56 极速回答

来自:股票

神经网络模型(如RNN、LSTM)在处理股票时间序列数据上有什么优势?​
捕捉序列依赖关系:股票价格等时间序列数据具有前后依赖的特性,即当前价格与过去价格存在关联。循环神经网络(RNN)及其改进版本长短期记忆网络(LSTM)能够通过隐藏层的循环结构,保留和传...

1个回答 1次浏览 2025-04-26 21:20 极速回答

来自:股票

如何利用量化分析方法研究板块指数?有哪些常见的量化模型?
常见方法:量化分析通过建立数学模型和运用统计方法来研究板块指数。例如,利用多因子模型,选取与板块指数相关的因子,如估值因子、成长因子、动量因子等,通过回归分析等方法确定各因子对板块指数...

1个回答 1次浏览 2025-04-25 22:46 极速回答

来自:股票

多因子模型在股票量化交易策略构建中的作用是什么?
综合考虑多个影响股票价格的因子,如估值因子、成长因子、动量因子等,更全面地评估股票的投资价值,提高策略的准确性和稳定性。

1个回答 1次浏览 2025-04-24 18:29 极速回答

来自:股票

股票量化投资里,咋选取合适的因子构建模型呀?能说说不?
您好!在股票量化投资中选取合适因子构建模型,就像给房子打地基——要稳固且全面。首先得考虑市场环境,比如牛市时成长因子可能更有效,熊市时价值因子或许更抗跌。其次,要关注因子的有效性和稳定...

1个回答 1次浏览 2025-04-23 14:35 极速回答

来自:股票

股票量化模型的参数优化是咋回事呀?怎么找到最优的参数组合呢?
股票量化模型的参数优化,就是通过调整模型里的参数,让模型在历史数据上的表现达到最佳,以此提高模型预测的准确性和稳定性。要找到最优参数组合,常用方法有网格搜索,即设定参数取值范围和步长,...

1个回答 1次浏览 2025-04-23 12:08 极速回答

来自:股票

股票量化投资中,数据的质量对模型的效果有多大影响呢?
数据质量对股票量化投资模型的效果影响非常大。高质量的数据能够为模型提供准确、全面的信息,从而提高模型的预测能力和泛化能力。相反,低质量的数据可能会导致模型出现偏差、过拟合等问题,从而降...

1个回答 1次浏览 2025-04-22 23:19 极速回答

来自:股票

你好,股票量化模型里,参数设置为5年的历史数据,靠谱吗?
使用5年的历史数据来设置股票量化模型的参数具有一定的合理性,但也存在一些局限性。从优点来看,5年的时间跨度相对较长,可以涵盖多个市场周期和不同的经济环境,有助于更全面地反映股票价格的波...

1个回答 1次浏览 2025-04-21 21:53 极速回答

来自:股票

人工智能模型可能出现过拟合现象,这对股票投资会产生什么影响?如何避免过拟合?
影响:过拟合会使模型在训练数据上表现良好,但在实际市场中的泛化能力较差,可能导致错误的投资决策,无法准确预测股票走势,增加投资风险,造成资金损失。避免方法:使用更多的数据进行训练,增加...

1个回答 1次浏览 2025-04-20 23:10 极速回答

来自:基金

股票量化投资中,如何优化量化模型以提高投资收益呢?
要优化量化模型提高投资收益,可从多方面入手。一是不断优化数据处理,使用更高质量、更全面的数据,同时改进数据清洗和特征工程方法;二是持续改进策略逻辑,结合市场变化和新的金融理论调整选股、...

1个回答 1次浏览 2025-04-18 11:31 极速回答

来自:股票

量化交易模型的回测结果和实际交易效果有多大偏差,怎么解决?
量化交易模型的回测结果和实际交易效果可能存在较大偏差。回测是基于历史数据,市场环境、交易成本、流动性等实际因素难以完全模拟。比如交易成本,回测中往往忽略或简化,而实际交易中会影响收益;...

1个回答 1次浏览 2025-04-15 23:05 极速回答

来自:基金

量化交易模型的回测结果和实际交易表现差异较大时,该如何调整?
当量化交易模型的回测结果和实际交易表现差异较大,可从以下方面调整。一是检查数据质量,确保回测数据准确且无缺失、错误,若实际交易数据有新特征,及时更新回测数据。二是评估交易成本,回测时往...

1个回答 1次浏览 2025-04-15 22:08 极速回答

来自:基金

量化模型在不同行业的股票投资中效果有何差异?
量化模型在不同行业股票投资中的效果差异明显,这主要受行业的波动性、数据可获取性、行业发展阶段等因素影响。不同行业的特点不同,像科技行业变化快、创新多,量化模型捕捉新兴趋势时可能有优势,...

1个回答 1次浏览 2025-04-15 20:41 极速回答

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