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来自：外汇

请问老师，什么是外汇波动率指标？
您好，外汇波动率指标的作用是用来描述汇价运行过程中变动的速度和幅度。一般常见的外汇波动率测度指标有多种类型，常见的是通过最高价和最低价衍生得到的价格波动区间，还有的是价格围绕趋势线的分散程度、历...

3个回答 222次浏览 2020-07-18 17:30 极速回答

来自：外汇

老师好，为什么外汇老是处于波动？
您好，外汇市场波动的话是正常波动的，外汇市场的交易时间是一天23个小时，早上6点到至凌晨5点之间都可以

7个回答 199次浏览 2019-12-16 09:50 极速回答

来自：外汇、外汇行情

外汇汇率是每天都会波动吗？
您好,外汇汇率每天都会波动,外汇是全球市场,交易时间长,交易量大,每天几乎随时都会波动.如果您这边想开户做外汇,欢迎点击头像预约开户咨询,希望可以帮到您.

6个回答 608次浏览 2019-06-18 08:02 极速回答

来自：外汇

外汇直盘货币对哪个波动大？
你好，在外汇当中的话，美元兑欧元的一个波动是比较大的

2个回答 319次浏览 2019-04-14 11:18 极速回答

来自：外汇

外汇直盘货币对哪个波动大？
英镑，日元都是波动比较大的，可以参考哦。三大外汇交易市场中，伦敦、纽约市场的交易时段是各国银行外汇交易的密集区，因此市场波动最为频繁。尤其在两个市场交易时间的重叠区，也就是北京时间21：30-2...

8个回答 2238次浏览 2018-06-06 12:38 极速回答

来自：外汇

外汇直盘货币对哪个波动大？
EUR/USD欧元/美圆GBP/USD英镑/美圆AUD/USD澳元/美圆

30个回答 1236次浏览 2018-01-01 13:04 极速回答

来自：外汇

外汇经济波动周期是什么？
期货的价格受经济周期影响很大，期货是对价格未来走势预期，经济周期直接决定了未来需求的好坏，也就直接影响了价格的走势。祝您投资愉快

19个回答 776次浏览 2017-12-08 11:22 极速回答

来自：外汇

影响外汇波动的新闻都有什么?
你好，用新闻来说应该是比较笼统了，应该说是经济数据或欧美政府重大事件事件，以及美债的收益率和美元指数、欧美股市、贸易往来和贸易争端等等，都会影响到汇率的变动的

24个回答 1195次浏览 2017-11-20 16:55 极速回答

来自：其它

外汇波动幅度有什么规律？
你好，：1.当市场连续出现极小波幅日时，将会有很大几率出现极大波幅日。2.如果市场出现连续3天或更长的极小波幅日保持区间震荡。则可以视为市场面临突破的信号。一旦行情突破关键阻力位，则有很大几率爆...

16个回答 1037次浏览 2017-05-18 13:50 极速回答

来自：期货

外汇期权波动率是什么？
波动率水平最有利,实际上的意思就是波动率较小(必须注意企业是期权的供需的弱势方),而波动率较小的往往是体现在期权价格是否便宜之上

2个回答 857次浏览 2015-01-08 13:15 极速回答

来自：外汇、外汇课堂

在外汇保证金交易中，如何避免过度杠杆带来的风险？
您好！在外汇保证金交易中，过度使用杠杆是导致投资者面临巨大风险的一个主要原因。为了避免这种风险，你可以采取以下措施《如有疑问，可以点击头像，微信沟通》：1.理解杠杆的本质：-明白杠杆是...

1个回答 1次浏览 2025-03-31 17:55 极速回答

来自：股票、个股

请问亿田智能是哪天新股申购啊？
您好，亿田智能新股申购日期是11月20号

6个回答 0次浏览 2020-11-20 10:34 极速回答

来自：股票、个股

请问亿田智能是哪天新股申购啊？
您好！亿田智能是申购日期是11.20号！欢迎咨询！

6个回答 0次浏览 2020-11-19 15:35 极速回答

来自：股票

如何避免“过度优化”强迫症？
参数组合≤10种，选择样本外表现最好的1种。

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，如何避免过度拟合的问题呢？
您好！在AI炒股中，过度拟合就像让模特穿了一件过于合身的衣服，虽然在展示时很漂亮，但稍微换个场景就会显得格格不入。要避免过度拟合，有几个关键步骤：一是数据清洗，确保输入的数据准确、完整...

1个回答 1次浏览 2025-04-23 10:15 极速回答

来自：基金

股票量化交易怎么避免过度拟合的问题呀？
股票量化交易要避免过度拟合问题，可从以下几方面着手：-**数据处理**：扩充训练数据量，涵盖更广泛的市场情况和时间范围；对数据进行合理清洗和筛选，去除异常值和噪声，确保数据质量。-**...

1个回答 1次浏览 2025-04-22 12:09 极速回答

来自：基金

AI炒股中，怎么避免过度拟合呢？
要避免AI炒股中的过度拟合，可以从以下几个方面入手：-**数据处理**：确保数据的质量和多样性，避免数据集中存在过多的噪声或异常值。同时，可以采用数据增强技术，如随机抽样、数据变换等，...

1个回答 1次浏览 2025-04-22 10:18 极速回答

来自：股票

在使用AI炒股时，如何避免过度拟合的问题呢？
避免AI炒股过度拟合，可从多方面入手。一是使用更多数据，扩充样本量和数据多样性，能让模型学习到更广泛的市场特征，减少因特殊数据产生的过拟合。二是采用正则化方法，如L1、L2正则化，给模...

1个回答 1次浏览 2025-04-21 10:39 极速回答

来自：股票

在进行AI炒股时，如何避免过度拟合的问题呢？
避免AI炒股过度拟合可通过增加训练数据多样性、使用正则化方法、采用交叉验证等方式。在AI炒股里，过度拟合指模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现不佳。增加训练数据多样性，能让模型学...

1个回答 1次浏览 2025-04-20 19:57 极速回答

来自：基金

在进行AI炒股时，如何避免过度拟合的问题？
AI炒股时避免过度拟合，关键在于合理选择和处理数据、优化模型。首先，数据方面要保证其质量和多样性。确保数据涵盖各种市场情况，避免只使用特定时期或特定类型的数据。同时，要对数据进行清洗和...

1个回答 1次浏览 2025-04-19 21:48 极速回答

来自：股票

在AI炒股中，如何避免过度拟合的问题呢？
要避免AI炒股中的过度拟合问题，你可以这样做：-增加数据量：丰富多样的数据能让模型学习到更具普遍性的规律，减少对特定数据的依赖。-正则化方法：如L1、L2正则化等，可以限制模型参数的大...

1个回答 1次浏览 2025-04-19 13:43 极速回答

来自：基金

量化交易中，如何避免过度拟合的问题呢？
避免量化交易中过度拟合问题，关键在于合理运用样本数据与模型评估方法。为避免过度拟合，首先要使用样本外数据进行验证。在构建模型时，将数据分为训练集和测试集，先用训练集训练模型，再用测试集...

1个回答 1次浏览 2025-04-16 13:52 极速回答

来自：股票

量化交易中，如何避免过度拟合的问题呀？
避免量化交易中过度拟合问题，关键在于合理使用数据和优化模型。在数据方面，要将数据集合理划分，比如分为训练集、验证集和测试集。训练集用于构建模型，验证集用于调整模型参数，测试集则在最后评...

1个回答 1次浏览 2025-04-16 09:07 极速回答

来自：股票

量化投资如何避免过度拟合的问题？
避免量化投资过度拟合，关键在于合理运用样本外测试、简化模型复杂度等方法。在量化投资中，为避免过度拟合，你可以采取以下建议：首先，合理划分样本数据，将数据分为训练集、验证集和测试集。用训...

1个回答 1次浏览 2025-04-15 20:56 极速回答

来自：股票

量化交易中，如何避免过度拟合的问题？
在量化交易里，避免过度拟合可采用多方面措施。一是样本外测试，将数据分为样本内和样本外两部分，在样本内优化策略后，用样本外数据验证，若效果不佳就需调整；二是使用简单模型，复杂模型易过度拟...

1个回答 1次浏览 2025-04-15 18:18 极速回答

来自：股票

量化交易中如何避免过度拟合的问题？
避免量化交易过度拟合，可从多方面着手。首先，要扩大样本数据范围，不仅涵盖不同市场环境下的数据，还可加入不同地域、不同时间段的数据，降低单一数据特征的影响。其次，采用交叉验证法，将数据划...

1个回答 1次浏览 2025-04-15 14:11 极速回答

来自：基金

量化交易中如何避免过度拟合？
避免量化交易中的过度拟合，关键在于合理使用数据和优化模型。在数据处理方面，要将数据集合理划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的初步训练，验证集则用来调整模型参数，防止模型在训练...

1个回答 1次浏览 2025-04-15 11:04 极速回答

来自：股票

如何避免过度自信导致的投资失误？
保持谦逊和学习的态度：认识到股票市场的复杂性和不确定性，即使自己有一定的投资经验和知识，也不能保证每次决策都是正确的。持续学习和关注市场动态，不断提升自己的投资能力。进行充分的研究和分...

1个回答 1次浏览 2025-04-15 07:42 极速回答

来自：股票

量化交易如何避免过度拟合？
要避免量化交易过度拟合，有几个实用方法。首先，数据方面要谨慎。不能只依赖某一特定时间段或特定市场环境的数据，尽量多收集不同市场行情、不同周期的数据进行测试，让策略能适应各种情况。其次，...

1个回答 1次浏览 2025-03-29 21:37 极速回答

来自：股票

如何避免量化交易策略的过度拟合问题？
避免量化交易策略过度拟合，首先要增加数据多样性和样本量，让模型学习更全面的市场特征。其次，采用正则化方法，如L1、L2正则化，限制模型参数大小。还可使用交叉验证，将数据分组验证模型泛化...

1个回答 1次浏览 2025-01-21 10:24 极速回答

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