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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

量化交易投资都有哪些显著的特征？
你好，第一，纪律性。坚决执行模型的运行结果，很大程度上减少因投资者情绪波动而导致的非理性的投资决策。第二，系统性。多层次的特点包括在大类资产配置、行业选择、具体资产三个层次上都有模型；...

1个回答 1次浏览 2023-06-02 09:03 极速回答

来自：股票、股票开户

股票开户券商如何保障量化交易的安全性？在防止数据泄露、恶意攻击等方面有哪些措施？
券商保障量化交易安全性有不少办法。在防止数据泄露方面，券商采用先进的加密技术，就像给数据上了一把坚固的锁，把用户的交易数据、账户信息等加密存储和传输，让不法分子难以破解。还会设置严格的...

1个回答 1次浏览 2025-04-23 13:22 极速回答

来自：股票

数据频率（分钟级、小时级、日级等）对量化交易策略有什么影响？如何选择合适的数据频率？
数据频率越高，信息越丰富，但计算量和噪声也越大。高频数据适用于日内交易策略，低频数据适用于长期投资策略。根据策略的时间周期和交易目标选择合适的数据频率。

1个回答 1次浏览 2025-05-05 14:06 极速回答

来自：股票、股票开户

股票开户后，券商提供的行情数据的准确性和及时性如何保证？
券商为保证行情数据的准确性和及时性，可是下了不少功夫。一方面，他们会与专业的数据供应商合作，这些供应商有强大的技术和数据收集系统，能实时抓取最新的股票行情。而且，数据在传输过程中会经过...

1个回答 1次浏览 2025-03-02 16:29 极速回答

来自：股票

量化交易便捷的券商，量化交易系统是否支持与第三方量化平台的数据对接和策略共享？
不同量化交易便捷的券商，对于与第三方量化平台的数据对接和策略共享情况不一样。有些券商会积极与部分合规的第三方量化平台合作，支持数据对接和一定程度的策略共享，目的是为了给投资者提供更丰富...

1个回答 1次浏览 2025-04-22 20:07 极速回答

来自：股票

实施CTA策略需要哪些数据支持？股票投资所需数据与之有何异同？​
价格与成交量数据：期货主力合约连续数据、不同合约的价差数据。​宏观经济数据：GDP、CPI、利率、PMI等，影响商品供需和金融期货价格。​基本面数据：库存、产量、进出口数据（商品期货）...

1个回答 1次浏览 2025-06-05 22:58 极速回答

来自：期货

期货黑色系品种是否具有哪些季节性特征？
您好！期货黑色系品种具有季节性特征的例如：铁矿石和焦炭通常在春季和夏季上涨，秋季和冬季可能下降；焦煤需求在春季和夏季增加，秋季和冬季下降。具体季节性特征会受到市场供求、宏观经济和政策等...

1个回答 1次浏览 2024-01-11 17:56 极速回答

来自：外汇

外汇结构性存款产品的特征有哪些？
,所谓结构性外汇理财产品,是将固定收益产品和利率期权、

3个回答 535次浏览 2018-10-14 11:03 极速回答

来自：外汇

外汇结构性存款产品的特征有哪些？
您好，外汇结构性存款的产品特点主要表现在三个方面：　　1、存款本金有保障；　　2、对市场判断准确时可获得大大高于一般性存款的收益率；　　3、期限、支取条款、付息方式等根据客户要求灵活安排。

1个回答 619次浏览 2018-08-17 17:41 极速回答

来自：股票

QMT如何备份策略和数据？​
在“文件-备份”中选择策略代码和数据文件（如历史行情、账户配置），备份到本地或云端存储，便于系统故障时恢复。

1个回答 1次浏览 2025-05-27 22:41 极速回答

来自：股票

QMT策略能调用外部数据吗？​
支持通过API接口调用外部数据源（如第三方金融数据平台），需在系统中配置数据接口参数并获得相应权限。

1个回答 1次浏览 2025-05-26 23:24 极速回答

来自：股票

聚宽如何避免策略使用未来数据
您好，建议您使用set_option("avoid_future_data",true)防止使用未来数据。

1个回答 1次浏览 2025-01-08 12:27 极速回答

来自：股票

宏观经济政策变化对技术指标的有效性有何影响？如何调整技术指标的应用策略？
宏观经济政策变化对技术指标有效性影响及调整策略：宏观经济政策影响市场资金面和公司业绩，进而影响技术指标有效性

1个回答 1次浏览 2025-05-06 20:38 极速回答

来自：股票

在进行股票量化交易时，如何有效避免数据挖掘陷阱？
您好！在股票量化交易中，要避免数据挖掘陷阱，关键在于保持清醒的头脑和科学的方法。首先，数据样本要足够大且具有代表性，避免以偏概全。比如，不能只看某段时间内表现好的几只股票就得出普遍适用...

1个回答 1次浏览 2025-05-21 10:54 极速回答

来自：股票

股票量化交易对数据的要求高不高呀？
您好！股票量化交易对数据的要求非常高！就好比厨师做菜需要精准的食材配比，量化交易也需要海量、准确且及时的数据作为支撑。这些数据不仅包括股票的历史价格、成交量等基础信息，还涉及到公司财务...

1个回答 1次浏览 2025-05-05 13:21 极速回答

来自：股票

AI股票量化交易对数据的要求有多高？
AI股票量化交易对数据要求很高。首先，数据要具有准确性，错误数据会导致交易模型输出错误结果，影响交易决策。其次，数据需具备完整性，缺失关键数据会使模型无法全面分析市场。再者，及时性也很...

1个回答 1次浏览 2025-04-26 19:56 极速回答

来自：股票

股票量化交易中，常见的数据来源有哪些？
您好！股票量化交易的数据来源丰富多样。首先是交易所数据，包括股票的实时价格、成交量、买卖盘口等，这是最基础也是最重要的数据。其次是财务数据，如公司的营收、利润、资产负债表等，能帮助分析...

1个回答 1次浏览 2025-04-24 12:08 极速回答

来自：股票

股票量化交易中，如何处理数据异常值？
在股票量化交易里，处理数据异常值有多种方法。可采用统计方法，如基于均值和标准差，将偏离均值一定倍数标准差的数据视为异常值并剔除；也能使用箱线图，把超出上下四分位数一定范围的数据定义为异...

1个回答 1次浏览 2025-04-24 10:30 极速回答

来自：股票

股票量化交易中，如何处理数据异常的情况？
您好！在股票量化交易中，处理数据异常情况就像给汽车做保养——定期检查、及时修复。首先，要建立数据监控机制，实时监测数据的完整性和准确性。比如，通过设置数据阈值，当某个指标超出正常范围时...

1个回答 1次浏览 2025-04-23 22:20 极速回答

来自：基金

AI股票量化交易对数据的要求有多高呢？
AI股票量化交易对数据的要求非常高。首先，数据的准确性至关重要。哪怕一个数据出现错误，都可能导致量化模型得出错误的结论和交易信号，最终造成投资损失。其次，数据的完整性也不可或缺，缺少关...

1个回答 1次浏览 2025-04-23 11:02 极速回答

来自：股票

进行股票量化投资需要具备哪些数据和工具？
进行股票量化投资需要具备历史交易数据、财务数据等数据，以及量化交易平台、编程语言等工具。在数据方面，历史交易数据能让你了解股票过去的价格走势、成交量等情况，为策略制定提供基础；财务数据...

1个回答 1次浏览 2025-04-23 10:35 极速回答

来自：股票

股票量化交易中，如何处理数据缺失的情况呀？
在股票量化交易里，处理数据缺失可采用插补法，比如用均值、中位数来填充缺失值。对于数据缺失的处理，具体方法有很多。均值插补就是计算该变量所有非缺失值的平均值，用这个平均值填补缺失值，操作...

1个回答 1次浏览 2025-04-22 12:22 极速回答

来自：基金

股票量化交易中，怎么处理数据异常的情况呢？
股票量化交易中处理数据异常情况，首先要建立有效的数据监控机制，实时监测数据的变化和异常情况。对于异常数据，需要进行仔细的分析和排查，确定异常的原因。如果是由于数据采集或传输过程中的问题...

1个回答 1次浏览 2025-04-22 10:14 极速回答

来自：基金

AI股票量化交易的数据挖掘过程是怎样的呀？
AI股票量化交易的数据挖掘过程主要包括以下几个步骤：1.**数据收集**：从各种渠道收集与股票相关的数据，如股票价格、成交量、财务报表、宏观经济数据等。2.**数据清洗**：对收集到的...

1个回答 1次浏览 2025-04-22 10:06 极速回答

来自：股票

股票量化怎么处理数据中的异常值呀？对结果影响大吗？
处理股票量化数据中异常值的方法主要有删除法、替换法和插补法等。删除法是直接将含有异常值的数据记录删除；替换法是用一个合理的值来替换异常值，如均值、中位数等；插补法是通过对其他数据的分析...

1个回答 1次浏览 2025-04-22 10:02 极速回答

来自：基金

AI股票量化交易的数据挖掘有哪些方法呀？
AI股票量化交易的数据挖掘方法有很多。常见的有分类方法，如决策树、支持向量机等，可对股票涨跌等情况进行分类预测；聚类方法，像K-均值聚类，能将相似特征的股票聚为一类，发现潜在投资机会；...

1个回答 1次浏览 2025-04-22 09:55 极速回答

来自：基金

股票量化交易中，如何处理数据异常的情况呢？
股票量化交易中处理数据异常情况，首先要进行数据清洗，去除重复、缺失、错误的数据。其次，要进行数据验证，检查数据的合理性和一致性。然后，可以采用数据平滑、数据标准化等方法对数据进行处理，...

1个回答 1次浏览 2025-04-18 22:06 极速回答

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