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来自：股票

量化交易所需的数据主要有哪些类型？数据的来源渠道有哪些？
量化交易所需数据类型：包括价格数据、基本面数据、宏观经济数据等。来源渠道有交易所、数据提供商、网络爬虫等。

1个回答 1次浏览 2025-05-11 19:44 极速回答

来自：股票

AI股票量化交易的模型训练数据从哪里获取呀？如何保证数据的质量呢？
您好！AI股票量化交易的模型训练数据获取渠道有多种：一是金融数据提供商，如万得、同花顺等，它们提供丰富的股票行情、财务报表等数据；二是上市公司官网，可获取公司公告、定期报告等一手资料；...

1个回答 1次浏览 2025-04-23 16:47 极速回答

来自：股票

AI股票量化交易的模型训练需要多少数据呀？数据少了行不行呢？
AI股票量化交易模型训练所需数据量没有固定标准，一般来说越多越好。数据少了可能会导致模型的泛化能力不足，难以准确捕捉股票市场的复杂规律和变化。但如果数据质量高、特征选择合理，也可以在一...

1个回答 1次浏览 2025-04-23 15:42 极速回答

来自：股票

AI股票量化交易对数据的质量要求高不？怎么保证数据质量呢？
AI股票量化交易对数据质量要求极高。从多方面来看，首先数据的准确性直接影响模型的预测结果，错误的数据可能导致错误的交易决策。其次，数据的完整性也很关键，缺失重要信息会使模型无法全面准确...

1个回答 1次浏览 2025-04-22 05:28 极速回答

来自：股票

QMT策略能处理高频数据吗？​
通过历史数据回测验证策略在不同市场环境下的表现，对比基准指数（如沪深300）的收益、回撤、胜率等指标，结合压力测试评估稳定性。

1个回答 1次浏览 2025-05-27 20:20 极速回答

来自：股票

QMT策略回测数据哪里来？​
回测数据主要来自系统内置的历史行情数据（如股票、期货的日线、分钟线），部分高级功能需接入外部数据源（如Wind）。

1个回答 1次浏览 2025-05-26 23:19 极速回答

来自：股票

策略运行时出现数据重复如何处理？​
在数据获取阶段添加去重逻辑（如使用pandas的drop_duplicates()方法）。检查数据来源，确认是否因接口问题导致重复推送。对关键数据建立唯一标识，在处理前验证数据唯一性。

1个回答 1次浏览 2025-05-22 19:07 极速回答

来自：股票

策略回测时数据缺失如何处理？​
使用QMT提供的fillna()等函数对缺失值进行填充（如前向填充、均值填充）。检查数据源是否完整，尝试重新下载历史数据。对于关键数据缺失（如停牌期间），可通过逻辑判断跳过相应时间段。

1个回答 1次浏览 2025-05-22 17:28 极速回答

来自：基金

大数据定投策略可信吗？
您好，部分策略（如估值定投）有理论依据，但需警惕过度拟合历史数据的“伪科学”策略，建议结合基本面分析。点我头像继续沟通

1个回答 1次浏览 2025-04-23 21:16 极速回答

来自：股票

交易行为数据是否被用于策略优化？
交易行为数据在策略优化中可是大有用处呢！现在很多券商和投资机构都会利用交易行为数据来优化投资策略。这些数据包含了投资者什么时候买卖、买卖多少、偏好哪些品种等信息。通过分析这些数据，能看...

1个回答 1次浏览 2025-03-18 15:02 极速回答

来自：期货

期货免费策略软件的数据来源是什么？
您好！期货免费策略软件的数据来源主要是期货交易所提供的交易数据。期货交易所会实时公布各种期货品种的交易信息，包括开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量等。这些数据是公开的，可以被任何有...

1个回答 1次浏览 2023-09-20 09:57 极速回答

来自：其它

度小满借款是查征信还是大数据？
度小满借款在进行贷款审批时，既会查询个人的信用报告（即征信），也会利用大数据技术综合评估申请人的还款能力和信用状况。通过征信查询，平台可以了解到申请者过去是否有逾期还款等不良记录；而借...

1个回答 1次浏览 2024-10-28 11:43 极速回答

来自：期货、期货知识

请问：期货品种活跃度怎么看数据？
期货品种活跃度是指合约的交易量和交易频率。活跃度高的品种通常意味着市场参与者较多，交易效率高，流动性好，投资机会丰富。以下是几个常见的数据指标，有助于我们评估期货品种的活跃度。1.日均...

1个回答 1次浏览 2023-08-09 14:40 极速回答

来自：股票、股票开户

股票开户后，投资者如何利用证券公司的交易数据分析自己的交易风格和偏好，从而进行自我评估和投资策略调整？
分析方法：证券公司的交易软件通常会提供交易数据统计功能，投资者可以查看自己的交易历史记录，包括买卖股票的品种、数量、交易时间、交易价格等信息。通过分析这些数据，可以了解自己是倾向于短线...

1个回答 1次浏览 2025-05-04 11:49 极速回答

来自：基金

老师，股票量化交易中，如何评估一个量化模型的优劣呢？
评估一个量化模型的优劣可以从多个方面入手哈。首先是收益指标，像年化收益率，它能直观反映模型在一段时间内的获利能力；还有夏普比率，它衡量的是承担单位风险所获得的超过无风险收益的额外收益，...

1个回答 1次浏览 2025-05-04 15:24 极速回答

来自：股票

已开过户的孝感投资者转户至量化策略丰富的券商，策略回测的历史数据覆盖时长和准确性怎样？
对于已开过户的孝感投资者转户到量化策略丰富的券商，策略回测的历史数据覆盖时长和准确性很关键。一般来说，优质券商的数据覆盖时长较长，能涵盖多年甚至更久的历史数据。这样长的时间跨度可以让策...

1个回答 1次浏览 2025-05-19 18:59 极速回答

来自：股票、股票开户

开户过程中进行的风险评估，具体评估哪些方面？对投资者后续交易有什么实质性影响？
开户过程中进行的风险评估，主要评估投资者的年龄、投资经验、财务状况、投资目标、风险偏好等方面。这一评估结果对投资者后续交易有实质性影响，主要体现在：帮助投资者选择与其风险承受能力相匹配...

1个回答 1次浏览 2024-12-31 14:04 极速回答

来自：外汇

美国的实际GDP数据是什么数据，公布的数据有哪些影响
美国实际GDP年化季率是美国商务部每季度基于对国内生产总值中所有商品和服务的年化变量所制作出的一组数据，指在一个季度内美国的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，被公认为...

1个回答 1次浏览 2021-11-23 17:02 极速回答

来自：外汇、外汇平台

如何评估一个国际期货交易所的信誉度和监管机构的权威性
评估一个国际期货交易所的信誉度和监管机构的权威性可以考虑以下几个因素：1.监管机构的权威性：首先要了解该国际期货交易所所在国家的监管机构，例如中国的中国证监会、美国的美国商品期货交易委...

1个回答 1次浏览 2023-11-22 22:26 极速回答

来自：股票

如何评估程序化T0交易策略在不同市场环境下的适应性？​
评估程序化T0交易策略在不同市场环境下的适应性需多市场环境回测和压力测试。

1个回答 1次浏览 2025-05-31 23:27 极速回答

来自：股票

如何评估程序化T0交易策略的有效性和稳定性？​
评估程序化T0交易策略的有效性和稳定性可通过回测、夏普比率、最大回撤等指标。

1个回答 1次浏览 2025-05-31 23:18 极速回答

来自：股票

回测过程中需要关注哪些关键指标和参数，以评估策略的有效性？
您好，回测过程中需要关注哪些关键指标和参数，收益类：年化收益率、夏普比率（风险调整后收益）、最大回撤（资金最大损失幅度）、盈亏比（盈利与亏损交易的平均比例）。风险类：波动率（收益波动程...

1个回答 1次浏览 2025-05-23 21:57 极速回答

来自：期货

如何在期货策略中利用夏普比率评估交易系统的有效性？
您好。夏普比率是一种常用的金融指标，用于评估资产或投资组合的风险调整后的收益率。在期货交易中，夏普比率可以帮助我们衡量交易系统的有效性，即在承担一定风险的情况下，交易系统能够实现多少的...

1个回答 1次浏览 2024-05-20 11:35 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

AI股票量化交易中，如何处理数据异常值对交易策略的影响？
可以通过数据清洗、设定合理阈值等方法来处理数据异常值对交易策略的影响。在AI股票量化交易里，数据异常值可能会误导交易策略。首先要对数据进行清洗，识别出明显不符合正常范围的数据点并进行修...

1个回答 1次浏览 2025-05-25 17:48 极速回答

来自：股票

在AI股票量化交易中，如何有效避免因数据过拟合而导致的策略失效问题？
您好！在AI股票量化交易中，避免数据过拟合就像给赛车安装合适的轮胎——不能太大也不能太小，要刚刚好。首先，要合理选择训练数据，避免使用过于狭窄或特殊的数据集。比如，不能只选某段时间内表...

1个回答 1次浏览 2025-05-25 01:05 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策略效果的影响？
可以通过数据清洗、调整异常值、使用鲁棒统计方法等手段处理数据异常值对策略效果的影响。数据异常值可能会导致策略产生错误的信号和决策，影响策略的稳定性和盈利能力。以下是一些处理数据异常值的...

1个回答 1次浏览 2025-05-24 00:14 极速回答

来自：基金

如何选择合适的历史数据进行ETF量化交易策略的回测？
覆盖多市场环境：包含牛市、熊市、震荡市（如回测周期至少覆盖1个完整牛熊周期）。数据质量要求：剔除异常数据（如停牌、分红除权未复权数据）；确保ETF历史流动性充足（避免用刚上市时的低成交...

1个回答 1次浏览 2025-05-23 16:29 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

量化交易中，如何处理数据的异常值以提高策略的稳定性？
处理数据异常值可采用统计方法识别并修正或剔除，能提高量化交易策略稳定性。在量化交易里，异常值可能会干扰策略的正常判断，影响策略稳定性。常用的处理方法有：一是基于统计的方法，像计算数据的...

1个回答 1次浏览 2025-05-20 22:55 极速回答

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