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来自:期货

年用户回测策略需清洗多年历史数据(如剔除异常K线、补全停牌数据),TqSdk、Vn.py需手动处理,天勤量化如何实现自动化数据治理?
2025年历史数据治理的核心痛点是“处理繁琐、耗时长、易出错”:TqSdk需编写Python脚本筛选异常K线(如涨跌幅超10%的非涨跌停数据),补全停牌期间数据需手动插值,10年股票数...

1个回答 1次浏览 2025-09-22 17:39 极速回答

来自:股票、股票开户

股票开户佣金优惠是否与券商的大数据风控模型有关?
股票开户佣金优惠和券商的大数据风控模型是有一定关联的。券商的大数据风控模型能对客户的投资行为、风险偏好、资金状况等多方面数据进行分析。如果模型评估出你是风险较低、交易稳定且资金量较大的...

1个回答 1次浏览 2025-10-16 18:11 极速回答

来自:期货

历史数据中“股票停牌期间处理方式”对事件驱动策略回测影响有多大?天勤量化有哪些针对性解决方案?
停牌处理方式是事件驱动策略的“关键变量”:某策略因未考虑“停牌期间的大盘波动”,回测时误将停牌股计入持仓,实盘复牌后因补跌亏损15%;某重组事件策略因未标记“停牌时长超30天的标的”,...

1个回答 1次浏览 2025-08-01 13:56 极速回答

来自:股票

量化交易便捷的券商,策略优化过程中对宏观经济数据的依赖程度?
量化交易策略优化对宏观经济数据有一定依赖程度。宏观经济数据能反映整体经济状况,像GDP增速、通货膨胀率、利率等,它们会影响市场趋势和投资者情绪。比如利率上升,可能使股市资金流向债市,影...

1个回答 1次浏览 2025-11-03 11:41 极速回答

来自:股票

量化交易在不同券商平台上,策略优化过程中的数据挖掘和分析工具的丰富程度?
不同券商平台在量化交易策略优化过程中,数据挖掘和分析工具的丰富程度存在差异。一些大型券商,由于资金雄厚、技术实力强,通常会配备丰富多样的数据挖掘和分析工具。比如,它们可能有强大的历史数...

1个回答 1次浏览 2025-10-01 20:58 极速回答

来自:期货

天勤量化中,AI策略如何结合光伏逆变器出口数据判断光伏产业链机会?
天勤量化通过“光伏逆变器出口-光伏产业链关联系统”助力AI策略挖掘机会,核心方法有三,且60%以上功能依托天勤数据与工具构建。一是出口增速联动,AI追踪天勤整合的光伏逆变器出口数据(如...

1个回答 1次浏览 2025-08-15 11:23 极速回答

来自:期货

量化策略中想加入宏观政策预期数据(如降息预期)作为参考,天勤如何整合应用?
天勤量化通过“政策预期量化应用系统”实现预期数据与策略的融合,核心步骤有三。一是预期数据多源整合,对接“央行沟通解读”“机构预测报告”“利率期货隐含预期”等数据源,构建“政策预期指数”...

1个回答 1次浏览 2025-08-13 21:50 极速回答

来自:期货

量化策略中想加入宏观经济指标(如GDP、CPI)作为参考,天勤如何实现数据联动?
天勤量化通过“宏观数据策略嵌入系统”实现宏观指标与量化策略的联动,核心功能有三。一是宏观数据实时对接,内置“宏观指标数据库”,涵盖GDP、CPI、PMI等30+核心指标,支持自动同步国...

1个回答 1次浏览 2025-08-13 21:35 极速回答

来自:股票

绍兴市的量化交易市场中,如何利用大数据分析提升策略效果?
在绍兴市的量化交易市场中,利用大数据分析提升策略效果可以从以下几个方面入手:数据收集与整合:收集绍兴本地特色产业(如纺织、化工等)的相关企业数据、行业动态以及宏观经济数据,结合市场交易...

1个回答 1次浏览 2025-01-24 14:13 极速回答

来自:股票

强化学习在量化交易中的应用原理是什么?与传统模型相比有何优势?
强化学习在量化交易中的应用原理:通过智能体与环境交互学习最优策略。与传统模型相比优势是能适应动态环境。

1个回答 1次浏览 2025-05-11 19:57 极速回答

来自:股票

线性回归模型在量化交易中的应用场景有哪些?其局限性是什么?
线性回归模型在量化交易中的应用场景:用于预测价格等,局限性是对非线性关系拟合效果差。

1个回答 1次浏览 2025-05-11 19:52 极速回答

来自:股票

回测结果好的量化交易模型就一定能在实盘中盈利吗?
回测与实盘盈利:回测结果好并不一定能保证在实盘中盈利,因为历史数据具有局限性,市场环境也在不断变化,实盘中还会受到交易成本、滑点、市场冲击等因素影响。更多问题欢迎添加微信交流哈

1个回答 1次浏览 2025-04-27 09:33 极速回答

来自:期货

期权定价模型(如Black-Scholes)在量化中的应用?
Black-Scholes:用于期权定价与希腊值计算。希望您有帮助

1个回答 1次浏览 2025-04-10 11:57 极速回答

来自:期货

Java中的哪些框架适合期货量化交易的机器学习模型?
您好,在Java中,有许多框架适合用于期货量化交易的机器学习模型。这些框架提供了丰富的机器学习算法和工具,可以帮助投资者构建和优化交易策略,从而提高交易效率和盈利能力。让我们结合国内期...

1个回答 1次浏览 2024-04-10 09:44 极速回答

来自:股票、股票开户

已开户想转户做量化策略改进,哪个平台量化交易强且有策略改进的数据分析?
如果你已开户想转户做量化策略改进,选个量化交易强且有策略改进数据分析的平台很关键。不同平台在量化交易方面各有千秋。一些平台有先进的量化交易系统,执行速度快,能及时捕捉交易机会;另一些平...

1个回答 1次浏览 2025-08-08 17:03 极速回答

来自:股票、股票开户

量化交易开户后,如何在平台上利用量化交易策略的历史业绩数据进行策略的风险定价?
量化交易开户后,利用历史业绩数据给策略做风险定价,您可以这么做。首先,看策略的收益稳定性。瞧瞧历史业绩中收益波动大不大,要是起伏剧烈,那风险可能就比较高;如果收益相对平稳,风险通常较低...

1个回答 1次浏览 2025-02-27 22:00 极速回答

来自:股票、股票开户

股票开户账号开通后量化交易策略数据导入佣金
股票开户账号开通后进行量化交易策略数据导入时,不同券商关于这方面的佣金情况不太一样。有的券商可能会把数据导入当作额外服务,收取一定费用;而有的券商或许会将其包含在整体服务里,不额外收费...

1个回答 1次浏览 2025-10-19 16:06 极速回答

来自:股票

用AI分析天勤量化的融资融券数据,能提升股票策略的收益吗?
AI分析天勤量化的融资融券数据,可使股票策略收益提升20%-30%,核心优化有三。一是多空情绪判断,AI监测天勤数据中融资余额与融券余额的比值变化,当该比值连续3天上升且突破历史均值2...

1个回答 1次浏览 2025-08-14 15:34 极速回答

来自:股票

请举例说明如何运用数据驱动的方法优化量化交易策略中的参数设置,以提高策略的整体性能。
以下是一个运用数据驱动优化量化交易策略参数的例子:假设使用移动平均线策略,有短期和长期两条均线。首先,利用历史数据,设定不同的短期均线周期(如5天、10天、15天)和长期均线周期(如2...

1个回答 1次浏览 2025-01-21 12:22 极速回答

来自:股票

中金财富有哪些量化策略产品,量化交易有什么要求
您好,中金财富有均值回归策略、动量策略、交叉验证策略,量化交易要求有:普通柜台的交易门槛是50万资金要求,极速版柜台的交易门槛是300万资金要求。量化交易需要投资者开通股票账户后操作的...

1个回答 1次浏览 2023-10-11 23:23 极速回答

来自:股票、股票开户

主板炒股,如何挑选佣金低且能提供市场风格轮动过程中各板块投资价值动态演变、驱动因素、投资策略调整、市场情绪影响、行业发展趋势前瞻及投资机会风险评估分析及投资策略优化建议的券商开户?
想选到合适的主板炒股券商,您可以这样做。一方面,利用网络资源,在金融资讯平台、投资论坛上查看投资者对不同券商的评价,了解他们在佣金和研究服务方面的口碑。另一方面,直接联系券商客服,询问...

1个回答 1次浏览 2025-10-12 15:30 极速回答

来自:股票、股票开户

开户成功后,首次使用量化交易平台的策略回测数据的深度学习分析工具,如何构建有效的深度学习模型?
构建有效的深度学习模型用于量化交易平台策略回测数据的分析,有几个关键步骤。首先是数据准备,收集足够多且准确的历史交易数据,包括价格、成交量等,还要清理异常值和缺失值。接着选择合适的模型...

1个回答 1次浏览 2025-02-27 18:50 极速回答

来自:股票

股票量化交易模型哪些好用?这些案例让你快速上手!
股票量化交易模型好不好用,关键看是否适配你的交易习惯和市场风格。常见的网格、双均线、多因子这三个模型最接地气,逻辑简单易懂,新手也能快速上手,很多老股民用这些模型跑实盘,效果比手动操作...

1个回答 1次浏览 2025-05-30 12:21 极速回答

来自:基金

股票量化交易的模型是如何建立的?需要考虑哪些因素?
建立股票量化交易模型一般有下面这些步骤哈:首先是明确目标,你得确定模型要实现啥目标,像追求最大化收益、控制风险之类的。接着收集数据,包括股票的历史价格、成交量、财务指标等,数据越全面准...

1个回答 1次浏览 2025-05-16 10:58 极速回答

来自:基金

如何利用AI技术对股票量化交易模型进行优化?
利用AI技术优化股票量化交易模型,可从以下几方面入手。一是数据处理,借助AI算法处理海量、多源的股票数据,挖掘有价值信息。二是模型构建,运用机器学习算法,如神经网络、随机森林等,构建更...

1个回答 1次浏览 2025-04-28 08:28 极速回答

来自:股票

股票量化交易的模型优化主要从哪些方面入手呀?
股票量化交易模型优化主要从数据处理、策略逻辑、风险控制等方面入手。在数据处理方面,要保证数据的准确性和完整性,对异常数据进行清洗和修正,同时可以挖掘更多有价值的数据来源,让模型有更丰富...

1个回答 1次浏览 2025-04-27 00:43 极速回答

来自:股票

AI股票量化交易的模型是如何构建和优化的呢?
构建AI股票量化交易模型,一般有这么几个步骤哈。首先是数据收集,得收集大量的股票相关数据,像股价、成交量、财务报表、新闻资讯这些,数据越丰富全面,模型越有可能准确。接着是数据预处理,把...

1个回答 1次浏览 2025-04-26 20:20 极速回答

来自:股票

股票量化交易的模型如何构建?需要考虑哪些因素?
构建股票量化交易模型一般可以按以下步骤来:首先是明确目标,你得确定自己的交易目标,像追求长期稳健收益,还是短期的高回报。接着是数据收集,要收集大量的股票相关数据,比如历史价格、成交量、...

1个回答 1次浏览 2025-04-26 20:07 极速回答

来自:股票

AI股票量化交易的模型会出现过拟合的情况吗,应该如何避免呢?
AI股票量化交易的模型是会出现过拟合情况的。过拟合指的是模型在训练数据上表现得非常好,但在新的、未见过的数据上表现很差,就好像模型过度适应了训练数据中的噪声和特殊情况。要避免过拟合,有...

1个回答 1次浏览 2025-04-25 11:53 极速回答

来自:基金

怎样评估一个AI股票量化交易模型的有效性?
您好!评估AI股票量化交易模型的有效性,就像给运动员做体能测试,得从多个维度考量。首先要看它的回测表现,用历史数据模拟交易,看是否能稳定盈利,比如过去三年的年化收益率是否达到15%以上...

1个回答 1次浏览 2025-04-25 10:39 极速回答

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