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来自:股票

股票量化模型的建立需要哪些数据呀?这些数据从哪里可以获取呢?
建立股票量化模型通常需要历史行情数据(如开盘价、收盘价、成交量等)、财务数据(如营收、利润、资产负债等)、宏观经济数据(如GDP、利率、CPI等)。历史行情数据可以从证券交易所官网、东...

1个回答 1次浏览 2025-04-23 16:24 极速回答

来自:基金

股票量化模型的建立需要哪些数据呀?这些数据咋获取呢?
股票量化模型建立需要的核心数据包括股票的历史价格、成交量、财务报表数据、宏观经济数据等。历史价格和成交量数据可以从金融数据提供商、证券交易所等渠道获取。财务报表数据可以从上市公司的定期...

1个回答 1次浏览 2025-04-21 15:13 极速回答

来自:期货

期货合约的持仓量数据如何用于制定投资策略?
您好,期货合约的持仓量数据是制定投资策略时非常重要的参考指标之一。持仓量反映了市场参与者对特定期货合约的看法和预期,可以帮助投资者分析市场趋势、洞察主力资金动向,从而更好地决策。首先,...

1个回答 1次浏览 2024-01-21 18:06 极速回答

来自:股票

开通QMT交易后,投资者如何将自己的交易思路转化为可执行的量化交易策略?
步骤一:明确思路:投资者需先清晰梳理自己的交易思路,包括交易标的、买卖时机判断依据、止损止盈规则等。步骤二:量化指标:将交易思路中的定性因素转化为可量化的指标,如用技术指标数值、基本面...

1个回答 1次浏览 2025-01-08 17:31 极速回答

来自:股票

股票量化交易中,如何处理交易成本和滑点对策略收益的影响呢?
处理交易成本和滑点对策略收益的影响,关键在于在策略设计阶段就将这些因素考虑进去并进行优化。交易成本主要包括佣金、印花税等,可通过与券商协商争取更低的佣金费率来降低成本。在策略中,可以设...

1个回答 1次浏览 2025-04-24 11:39 极速回答

来自:股票

股票量化交易中,如何控制交易成本对策略收益的影响?
您好!‌在股票量化交易里,控制交易成本对策略收益的影响,就好比给赛车做保养——保养得好,赛车才能跑得又快又稳。比如交易佣金,我们会选择佣金较低的券商,像某头部券商的佣金可以谈到万分之二...

1个回答 1次浏览 2025-04-23 11:06 极速回答

来自:股票

股票量化交易中,如何应对市场的突发事件对交易策略的影响呢?
在股票量化交易里,应对市场突发事件对交易策略的影响,可采取以下措施。一是提前设置风险控制参数,像止损、止盈线等,当触发这些条件时自动执行交易,减少损失。二是建立实时监控系统,密切关注市...

1个回答 1次浏览 2025-04-19 21:39 极速回答

来自:股票

股票量化交易中,如何降低交易成本对策略收益的影响?
在股票量化交易里,可从多方面降低交易成本对策略收益的影响。一是优化交易频率,减少不必要的交易,避免过度交易带来高额成本。二是选择合适的交易时段,比如在流动性充足时段交易,降低冲击成本。...

1个回答 1次浏览 2025-04-15 22:02 极速回答

来自:基金

股票量化交易的交易成本对策略收益的影响有多大,如何降低?
交易成本对股票量化交易策略收益的影响较大,尤其是高频交易策略,成本微小的变动都可能使收益大幅波动。交易成本主要包括佣金、印花税、滑点等,若成本过高,会侵蚀利润,甚至使原本盈利的策略变为...

1个回答 1次浏览 2025-04-15 20:24 极速回答

来自:股票

不同券商在量化交易便捷性上的差异对高频量化策略有多大影响?
不同券商在量化交易便捷性上的差异,对高频量化策略影响不小。有些券商提供的交易接口更稳定、速度更快,数据传输延迟低,能让高频量化策略及时捕捉瞬息万变的市场机会,迅速执行交易指令。而接口不...

1个回答 1次浏览 2025-05-06 15:41 极速回答

来自:股票

怎样对股票数据进行特征工程,以提升量化策略的有效性?​
时序特征:移动平均(MA)、布林带(BB)、相对强弱指标(RSI)等,捕捉价格趋势和动量。统计特征:收益率波动率、偏度、峰度,衡量风险分布。基本面衍生特征:市盈增长比率(PEG)、资产...

1个回答 1次浏览 2025-05-21 15:03 极速回答

来自:股票

股票量化投资策略中,如何处理数据的缺失值和异常值?
您好!在股票量化投资策略中处理数据缺失值和异常值就像给赛车做检修——缺失值好比轮胎漏气,异常值则是发动机故障,都得精心处理。对于缺失值,我们常用均值填充、中位数填充或回归预测填充等方法...

1个回答 1次浏览 2025-05-12 22:25 极速回答

来自:股票

股票量化投资策略中,如何进行数据清洗和预处理?
您好!股票量化投资策略里的数据清洗和预处理,就好比给食材去杂、洗净、切好备用。首先得剔除异常值,比如某个股票某天的价格突然飙升几百倍,那肯定有问题。其次是填补缺失值,像有些财务数据没公...

1个回答 1次浏览 2025-05-11 17:08 极速回答

来自:股票

股票量化投资策略中,如何处理数据的异常值和缺失值?
您好!在股票量化投资策略中,处理数据的异常值和缺失值至关重要。就好比盖房子,数据是基石,异常值和缺失值就像基石中的空洞,不处理好房子可能就会摇摇欲坠。对于异常值,我们会先用统计方法进行...

1个回答 1次浏览 2025-05-11 16:13 极速回答

来自:基金

股票量化投资策略中,如何进行数据清洗和筛选?
股票量化投资策略中,数据清洗和筛选主要包括以下几个方面:-**去除重复数据**:确保数据的唯一性,避免重复计算和分析。-**处理缺失值**:根据具体情况,可以选择删除含有缺失值的数据记...

1个回答 1次浏览 2025-04-18 12:02 极速回答

来自:基金

股票量化策略的回测结果可靠吗,该怎么看待回测数据呢?
股票量化策略的回测结果有一定参考价值,但不能完全代表未来表现。回测是基于历史数据对量化策略进行模拟验证,能让我们了解策略在过去市场环境中的表现,比如收益情况、风险指标等。不过,市场是动...

1个回答 1次浏览 2025-04-16 13:30 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

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: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

来自:股票

股票量化交易中,如何处理数据的异常值?
在股票量化交易里,处理数据异常值可通过识别后采用合适方法调整,以保证数据质量和量化模型准确性。以下是一些处理数据异常值的建议:-**识别异常值**:可以使用统计方法,像绘制箱线图,箱线...

1个回答 1次浏览 2025-04-18 12:26 极速回答

来自:基金

在进行股票量化交易时,如何处理数据的异常值呢?
在股票量化交易中处理数据异常值,可从以下几个方面着手:-**数据清洗**:通过统计分析方法,如离群值检测算法,识别并删除明显不合理的数据点。-**数据填充**:对于缺失或异常的数据,可...

1个回答 1次浏览 2025-04-18 11:57 极速回答

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