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来自：其他

为什么说中国的经济决定中国的股票？经济指的是股市吗？
股市是反映国民经济状况的一个窗口，股市的兴衰反过来也影响着国民经济发展的好坏与快慢。但是，从根本上来说，国民经济的发展决定着股市的发展，而不是相反。因此，国民经济发展的状况、...

1个回答 0次浏览 2022-07-22 11:20 极速回答

来自：其他

中国经济与全国经济相比差在哪？
经济规模可比日本，但明显技术创新差距不是十年八载的，生活水平，先富超富优于日本，中富持平，工薪阶级生活水平不比日本无业人员更好，穷人的生活水平和印度好有一拼，比非洲要好，哈哈，不过得捡不好的比

8个回答 780次浏览 2017-03-07 13:45 极速回答

来自：股票

盘口数据中的委比、委差等指标如何解读？​
委比=（委买手数-委卖手数）/（委买手数+委卖手数）×100%，反映买卖盘相对强度。委差=委买手数-委卖手数，正数表示买盘强，负数表示卖盘强。

1个回答 1次浏览 2025-06-14 22:24 极速回答

来自：股票

龙虎榜数据中的资金动向如何解读？
营业部分析：知名游资营业部上榜（如中信证券上海溧阳路），可能代表短线炒作；买卖净额：净买入>净卖出，多方占优；反之空方占优；机构席位：机构净买入多为中线资金，净卖出需警惕基本面变化。

1个回答 1次浏览 2025-06-09 15:58 极速回答

来自：股票

大宗交易中的数据隐私保护问题如何解决？
使用加密技术传输交易数据；场外交易通过隐私计算（如联邦学习）实现数据“可用不可见”；合规层面遵循GDPR等数据保护法规。

1个回答 1次浏览 2025-06-04 16:55 极速回答

来自：基金

如何利用AI技术进行股票量化交易中的数据挖掘？
利用AI技术可通过机器学习算法分析历史股价、成交量等数据来挖掘交易规律。在股票量化交易的数据挖掘中，AI技术有多种应用方式。可以借助深度学习算法，如神经网络，对海量的股票数据进行训练和...

1个回答 1次浏览 2025-06-03 10:16 极速回答

来自：股票

云计算平台在量化交易中的数据存储规则？
敏感数据（如策略代码、客户信息）需加密存储，境内数据需存于合规云服务商（如阿里云金融云）；跨境存储需符合数据主权要求（如中国数据不得出境）。

1个回答 1次浏览 2025-06-02 23:19 极速回答

来自：股票

物联网（IoT）数据在量化分析中的应用案例？
通过卫星图像分析停车场利用率预测零售企业营收，或利用智能设备数据追踪消费者行为（如客流量预测）。

1个回答 1次浏览 2025-06-02 12:37 极速回答

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

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

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

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

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：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

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