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如何看出上市公司的年报含金量
您好，首先看上市公司今年的净利润增长是不是主营业务收入带来的，关注他们年报的财务报表，然后分析今年的盈利状况和后面的发展前景，祝您投资愉快

35个回答 926次浏览 2018-01-03 15:34 极速回答

来自：其他

华能新能源年报有哪些亮点？
不管是股票、基金、固收理财、信托、期货还是P2P，投资都是有一定风险的，只是不同类型风险级别不一样；建议投资者一定要先了解自己的风险承受能力后再考虑做什么样的投资决策。

9个回答 540次浏览 2016-12-27 15:55 极速回答

来自：其他

上市公司年报会在什么时候出的？
您好，上市公司可选择次年1月1日至4月30日之间的合适时间披露年报，交易所会在每年的最后一个交易日收市后公布当年年报的预约披露时间表。股票开户欢迎在线咨询

11个回答 4359次浏览 2014-10-30 09:15 极速回答

来自：股票

哪个网站公布新三板年报？
在一些财经网站上就可以查询，新三板年报可以在全国中小企业股份转让系统官网里查看。

13个回答 1331次浏览 2014-07-11 15:04 极速回答

来自：股票

投资者可以通过何种途径查询上市公司的年报及半年报，有中文版本吗？
您好，投资者可通过“披露易”网站查询上市公司的年报及半年报，部分公司会提供中文版本的年报及半年报，以方便内地投资者阅读。点我头像更多了解

1个回答 1次浏览 2025-04-13 10:03 极速回答

来自：股票

股票的委比数要怎么分析，是大点好还是小一点更好呢，麻烦老师解惑
委比数越高，说明买盘越多，也就代表有更多的资金愿意买入这个股票，自然上涨的概率就要高一些，　所以未必越高越好。

3个回答 36次浏览 2021-08-13 09:49 极速回答

来自：股票

如何在QMT中获取实时行情数据？
内置函数：使用get_tick_data()（逐笔数据）或get_bar_data()（K线数据）。

1个回答 1次浏览 2025-07-20 13:42 极速回答

来自：股票

Level-2数据中逐笔委托如何辅助判断？
Level-2数据中的逐笔委托信息，确实是我们观察市场微观结构、辅助交易判断的重要工具。它比普通行情更细致地展示了委托簿的动态变化，核心价值在于揭示潜在的真实买卖意愿和力量对比。具体来...

1个回答 1次浏览 2025-07-12 21:57 极速回答

来自：股票

财务数据如何整合到QMT策略中？
通过Wind接口获取财务数据（如营收、毛利率），预处理后作为选股因子或风险指标，在策略中设置财务阈值（如ROE>15%）

1个回答 1次浏览 2025-07-03 09:00 极速回答

来自：股票

如何在QMT中处理非结构化数据？
通过Python第三方库（如BeautifulSoup）解析非结构化数据（如新闻文本、财报PDF），提取关键信息（如净利润、政策关键词）转化为结构化数据。

1个回答 1次浏览 2025-07-03 08:58 极速回答

来自：股票

大宗交易数据在量化模型中的应用方式？
作为因子输入（如折价率、成交量占比），预测股价短期波动；识别机构动向，构建跟随策略或反向策略；结合其他数据（如龙虎榜、资金流向）优化模型。

1个回答 1次浏览 2025-06-10 09:27 极速回答

来自：股票

量化交易中，如何处理异常数据对模型的影响？
在量化交易里，处理异常数据对模型的影响可以采用下面这些办法。首先是识别异常数据，你可以用统计方法，像基于标准差的方法，要是数据点和均值的偏离超过一定倍数的标准差，就把它看作异常值；也能...

1个回答 1次浏览 2025-06-09 10:12 极速回答

来自：股票

数据造假在新股发行中的法律后果？
发行人或中介机构伪造财务数据、夸大业绩，可能导致IPO终止、投资者索赔，相关责任人面临行政处罚或刑事指控（如欺诈发行罪）。

1个回答 1次浏览 2025-06-06 10:40 极速回答

来自：股票

云计算在打新数据处理中的应用？
云计算可快速处理海量打新数据（如历史破发率、行业表现），辅助投资者制定策略，同时支持分布式计算，提升模型运行效率。

1个回答 1次浏览 2025-06-06 10:36 极速回答

来自：股票

如何在QMT中获取实时行情数据？​
在QMT中获取实时行情数据有以下几种方式：行情界面直接查看：打开QMT软件后，在主界面的行情窗口中，可以直接查看自选股或市场主要指数的实时行情数据，包括最新价、涨跌幅、成交量、成交额等...

1个回答 1次浏览 2025-05-30 16:44 极速回答

来自：股票

大数据在融资交易信用评估中的应用？
多维度数据收集：收集企业或个人的多源数据，包括财务数据、交易记录、信用记录、社交媒体数据、电商平台数据等。例如，通过分析企业在电商平台上的交易流水、客户评价等，更全面了解其经营状况和信...

1个回答 1次浏览 2025-05-27 09:08 极速回答

来自：股票

数据合规性在QMT中的体现有哪些？
遵守《网络安全法》《数据安全法》等法律法规建立数据使用审批流程敏感数据加密存储定期进行合规审计数据跨境传输需符合相关规定

1个回答 1次浏览 2025-05-21 00:54 极速回答

来自：股票

宏观经济数据如何整合到策略中？
通过API获取宏观数据（如Wind、Choice等）将宏观指标与行情数据进行时间对齐构建多因子模型，纳入GDP、CPI、利率等变量使用回归分析确定宏观因素对资产价格的影响

1个回答 1次浏览 2025-05-21 00:52 极速回答

来自：股票

股票量化交易中，如何进行数据的清洗和处理呢？
在股票量化交易里，数据清洗和处理可通过去除重复值、填补缺失值、处理异常值等操作来完成。首先，数据清洗时，要查看数据里是否存在重复的记录，若有就把多余的删掉，保证数据唯一性；对于缺失的数...

1个回答 1次浏览 2025-05-05 20:48 极速回答

来自：股票

AI股票量化交易中，如何对数据进行有效的清洗和处理呢？
在AI股票量化交易里，对数据进行有效清洗和处理可以这么做：###数据清洗1.**缺失值处理**：股票数据可能存在缺失值，比如某些交易日的成交量数据缺失。可以用均值、中位数或者相邻数据进...

1个回答 1次浏览 2025-05-04 13:09 极速回答

来自：股票

QMT可以用L2数据吗，中金财富的有吗
您好，QMT可以用L2数据的，中金财富是有的，可以通过线上客户经理申请开户后开通权限了解，同时客户经理可以给您申请到低费率账户，后期还可以给您一对一的专属指导，开户前只需要准备好身份证...

1个回答 1次浏览 2025-05-02 22:23 极速回答

来自：股票

AI股票量化交易中，如何处理数据的异常值呢？
在AI股票量化交易里，可通过设定合理阈值、采用统计方法等处理数据异常值。处理数据异常值有多种方式。首先可以使用基于统计的方法，像Z-score法，计算数据点与均值的偏离程度，将偏离过大...

1个回答 1次浏览 2025-05-01 21:47 极速回答

来自：股票、股票知识

短线交易中如何利用实时数据？
通过实时行情软件和新闻推送，例如使用TradingView或Bloomberg。

1个回答 1次浏览 2025-04-28 20:24 极速回答

来自：股票

社交媒体数据在未来量化交易中的应用前景怎样？​
社交媒体数据蕴含着丰富的市场信息，在未来量化交易中具有广阔的应用前景。社交媒体平台上，投资者、分析师、企业高管等大量用户实时分享对市场、行业和企业的看法、情绪和预期，这些信息能够反映市...

1个回答 1次浏览 2025-04-26 22:35 极速回答

来自：股票

量化交易中的数据使用需要遵循哪些法律法规？​
数据安全相关法规：《数据安全法》要求量化交易机构建立数据安全管理制度，采取技术措施保障数据安全，防止数据被窃取、泄露、篡改等。在数据处理过程中，需对数据进行分类分级保护，对重要数据进行...

1个回答 1次浏览 2025-04-26 22:22 极速回答

来自：股票

大数据在股票量化交易中的应用将如何深化？
更多类型的数据被纳入分析，如社交媒体数据、物联网数据等，提高对市场的理解和预测能力。

1个回答 1次浏览 2025-04-24 19:31 极速回答

来自：基金

股票量化交易中，如何处理数据的噪声和异常值？
处理股票量化交易中数据的噪声和异常值，可采用平滑技术、设定合理阈值等方法。在股票量化交易里，数据的噪声和异常值可能影响模型的准确性和可靠性。对于噪声处理，可以使用移动平均、指数平滑等方...

1个回答 1次浏览 2025-04-24 15:16 极速回答

来自：股票

AI股票量化交易中，数据挖掘的方法有哪些呀？
在AI股票量化交易中，常见的数据挖掘方法包括：关联规则挖掘，可发现股票数据中不同变量之间的关联关系；分类算法，如决策树、随机森林等，用于对股票的涨跌等进行分类预测；聚类分析，将具有相似...

1个回答 1次浏览 2025-04-23 10:32 极速回答

来自：股票

股票量化交易中，如何处理数据缺失或异常的情况呀？
在股票量化交易中处理数据缺失或异常情况，可以这样做：-**数据缺失处理**：对于时间序列数据，若缺失值较少，可采用插值法，如线性插值、多项式插值等进行填充；若缺失值较多，可能需要删除含...

1个回答 1次浏览 2025-04-22 12:30 极速回答

来自：基金

AI股票量化交易中，如何处理异常数据呢？
在AI股票量化交易中，处理异常数据可以从以下几个方面入手：1.**数据清洗**：通过数据清洗规则，如去除重复值、缺失值等，确保数据的完整性和准确性。2.**异常值检测**：运用统计方法...

1个回答 1次浏览 2025-04-22 10:05 极速回答

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