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来自：股票

港股通交易中，如何关注港股市场的资金流向和主力动态？
您好，可以通过同花顺软件在股票交易里查看,打开同花顺APP,在首页正下方点击行情,点击港股,进入沪深港通里的沪深股通,投资者选择我司，就是选择了低佣金和高效益的交易之路！手机上的佣金费...

1个回答 1次浏览 2024-05-29 17:33 极速回答

来自：股票

港股通交易中，如何判断港股市场的投资情绪和资金流向？
您好，港股投资技巧,总结一句话就是,低买高卖,赚差价。要做到这点,就需要成熟的投资头脑,我司上市券商在资产证券化领域具有深厚的积累，为客户提供了多种融资选择！调整佣金费率需要跟您的客户...

1个回答 1次浏览 2024-05-15 15:58 极速回答

来自：股票

港股通交易中，如何理解港股市场的监管环境和政策变化？
您好，港股的流动性较A股差。虽然港股有金融中心的地位,世界各国的投资者众多,但是港股以机构投资者为主,投资方式相对理性,我司通过提供低佣金的股票交易服务，赢得了广大投资者的信赖和支持！...

1个回答 1次浏览 2024-05-13 17:22 极速回答

来自：股票、个股

A股市场中说的20厘米是什么意思？股票20cm跌停是什么意思？

0个回答 0次浏览 2023-05-29 14:56 极速回答

来自：股票

A股市场中的银行股走势怎么样？现在买银行股参与分红能赚钱吗？

0个回答 0次浏览 2023-05-29 14:20 极速回答

来自：股票

境外市场的股票走势，对A股市场影响大不大？
境外市场股票走势对A股市场有一定影响，但影响程度因多种因素而有所不同。经济层面美国作为全球最大经济体，其经济状况影响全球贸易和投资。美国经济繁荣，会带动全球贸易增长，为中国出口企业带来...

1个回答 1次浏览 2025-04-30 16:26 极速回答

来自：股票

债券市场和B股市场的投资风险和收益特点有何不同？
您好，债券市场和B股市场的投资风险和收益特点不同之处投资风险：债券市场通常被认为是较为稳健的投资领域，风险相对较低，尤其是国债等无信用风险的债券。B股市场属于股票市场，风险较高，股价波...

1个回答 1次浏览 2025-04-29 16:48 极速回答

来自：股票

国际投资者对B股市场和其他新兴市场的看法有何不同？
您好，国际投资者对B股市场和其他新兴市场的看法不同之处市场规模和流动性：B股市场规模相对较小，流动性不如一些大型新兴市场。国际投资者可能认为在其他新兴市场有更多的投资选择和更好的流动性...

1个回答 1次浏览 2025-04-29 16:46 极速回答

来自：股票

开一个户炒港股，券商对于港股市场的沽空数据解读以及对投资决策的参考价值有何讲解？
在港股市场，沽空数据能反映市场上投资者对某只股票或整个市场的预期。简单来说，沽空就是投资者预计股价会下跌，先借股票卖出，等股价跌了再买回来还回去，赚取差价。券商对沽空数据的解读，会先看...

1个回答 1次浏览 2025-04-29 15:24 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

怎样在竞价模式中调出量比数据

3个回答 0次浏览 2025-07-16 19:42 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

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