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来自:基金

2021年基金经理还会偷吃利益吗?基金偷吃这种现象多吗?
不存在基金经理偷吃利息的情况,基金净值的变化可以通过其持仓成份股的变动来预估。欢迎咨询

3个回答 105次浏览 2021-04-19 17:28 极速回答

来自:股票、股票知识

我想请问下最近网上说股市会出现大滑坡现象,这是真的吗,对于新手来说应该怎样预防啊?
这个说法暂时看起来不是很准确,不要轻易相信网上的说法,新手少量资金入场。

8个回答 69次浏览 2020-09-24 11:57 极速回答

来自:其他

实时估值是否存在延迟推送导致页面显示不准确的现象啊?
你好,是会存在延迟的问题,祝你顺利!

2个回答 66次浏览 2020-08-10 08:06 极速回答

来自:美股、美股知识

都说融资做空后的收益几乎相当于0,所以要避免做空现象的出现,这种说法对吗?
你好,做空是卖出,融券才能进行做空。

4个回答 142次浏览 2020-08-03 12:16 极速回答

来自:期货

想问下各位,为什么有的时候会出现交割日不平仓这种现象呢?辛苦解答一下。谢谢!
您好,因为交割日当天的持仓量不会在交割日当天被全部平仓的,需要到第二个交易日以后才会进行股指期货的交割,到时候股指期货的持仓量才会显示为0。所以才会出现股指期货交割日当天会出...

6个回答 506次浏览 2020-07-29 15:24 极速回答

来自:期货

想问下各位,为什么有的时候会出现交割日不平仓这种现象呢?辛苦解答一下。谢谢!
交割日如果不平仓的话就直接进行交割的了呀,很多机构户本来就是为了交割才去开仓

6个回答 1940次浏览 2020-07-26 08:00 极速回答

来自:期货

想问下各位,为什么有的时候会出现交割日不平仓这种现象呢?辛苦解答一下。谢谢!
您好,个人账户交割日当天都会平仓的,重新开户股票新开户选择我司,根据网上提示进行相关操作,找我开户直接可以享受行业超低佣金欢迎点击我头像交流了解更多。

4个回答 1003次浏览 2020-07-09 12:23 极速回答

来自:期货

想问下各位,为什么有的时候会出现交割日不平仓这种现象呢?辛苦解答一下。谢谢!
交割日是必须要平仓的,不然会强平。

2个回答 651次浏览 2020-06-18 09:10 极速回答

来自:期货

想问下各位,为什么有的时候会出现交割日不平仓这种现象呢?辛苦解答一下。谢谢!
你好,一般不会出现交割日平不了仓的情况的,期货交易开户很简单,找一家期货公司开户就可以了,签订一份合同,缴纳一定的保证金就可以进场交易了。选择AA最高评级的行业内排名前10的...

2个回答 1100次浏览 2020-06-15 08:10 极速回答

来自:期货

想问下各位,为什么有的时候会出现交割日不平仓这种现象呢?辛苦解答一下。谢谢!
你好,这个是很正常的,只有大机构才能进行交割。

4个回答 1284次浏览 2020-05-27 09:12 极速回答

来自:期货

想问下各位,为什么有的时候会出现交割日不平仓这种现象呢?辛苦解答一下。谢谢!
您好,很多想要参与股指期货买卖的投资者在进入股指期货市场进行交易前通常都会关注到这个问题。按照规定股指期货的的持仓在股指期货的交割日当天不是应该全部进行清算吗?为什么有的投资...

8个回答 1563次浏览 2020-05-22 11:27 极速回答

来自:股票

面对股市行情持续不断下跌的现象,投资者该怎么应对?
这个时候就建议多关注谨慎投资。联系我办理开户,佣金非常优惠。

20个回答 391次浏览 2019-06-13 12:26 极速回答

来自:股票

你们觉得如果A股的制度成熟了,还会有七亏二平一赢的现象么?
制度成熟投资者的水平同样要提高,我司佣金直接给到你成本价

16个回答 301次浏览 2019-05-28 16:08 极速回答

来自:期货、金融期货

请教专家,请问发生什么现象是金融危机爆发的前兆?
那就是各类资产价格暴跌,股票开户欢迎选择我司办理!佣金直接成本价!

14个回答 1924次浏览 2018-10-18 16:40 极速回答

来自:其他

基金折价是什么意思?为什么封闭式基金存在折价现象?怎么获利?
出现折价是国际市场中的一个普遍现象。一是基金资产在变现过程中会产生冲击成本,

18个回答 2518次浏览 2018-02-25 12:42 极速回答

来自:股票

为什么打板总是炸板?股票打板有什么技巧?

0个回答 0次浏览 2022-02-18 15:13 极速回答

来自:股票

什么叫做打板,哪些券商可以打板
我家券商可以打板,现在网上开户流程很简单的。需要您提前准备好身份证和银行卡,下载券商开户软件,您备好银行卡和身份证原件就行在线办理账户,只有我的渠道才可享受费率上的优惠待遇,并且交易通...

2个回答 1次浏览 2023-12-22 16:11 极速回答

来自:股票

如何打板?打板有什么技巧?
您好,很高新为您解答问题。打板存在以下技巧:1、在打板过程中投资者应该选择成交量较大,特别是在涨停处存在较大的封单,换手率不是很高的个股,这说明个股当天买入量较多,投资者一致看涨,即场...

1个回答 1次浏览 2023-07-21 14:27 极速回答

来自:股票、股票开户

逆回购开户后如何应对市场的流动性分层和分化现象?
逆回购开户后,面对市场的流动性分层和分化现象,咱们有不少应对办法。首先,得密切关注市场动态,多看看央行的政策走向、资金供求状况等信息,这样能提前预判市场变化。可以调整投资组合,根据不同...

1个回答 1次浏览 2025-09-04 21:56 极速回答

来自:外汇

伦敦金交易中,“滑点”现象通常在什么情况下容易出现?
你好呀~伦敦金交易中的“滑点”,就像打车时遇到突然涨价——你预期按APP显示的价格下单,结果实际成交时贵了几块,这种价格偏差就是滑点~它不是随机出现的,在几种特定场景下特别容易发生,我...

1个回答 1次浏览 2025-08-01 10:42 极速回答

来自:股票

消费升级和消费降级现象并存,如何把握消费板块的投资机会?
您好,您提到的这个现象确实是当前消费市场最显著的特征,我们称之为K型分化。这意味着简单的板块轮动策略已经失效,投资需要更加精准和深入。针对这种市场格局,我建议可以采用哑铃型配置策略来把...

1个回答 1次浏览 2025-07-10 09:33 极速回答

来自:股票

在AI股票量化交易中,如何确保模型的泛化能力,避免过拟合现象?
确保AI股票量化交易模型的泛化能力、避免过拟合可从多方面着手。一是数据处理,要收集大量且多样的数据,还可对数据进行标准化、归一化等预处理,减少数据偏差;二是模型结构设计,不过度追求复杂...

1个回答 1次浏览 2025-06-08 13:49 极速回答

来自:基金

在AI股票量化交易中,如何避免过拟合现象,确保模型的泛化能力?
要避免AI股票量化交易模型的过拟合现象,确保其泛化能力,可以从下面几个方面着手:1.**数据处理方面**:要保证数据的多样性和代表性,不能只采用单一时间段或者单一类型的数据,要广泛收集...

1个回答 1次浏览 2025-06-05 21:36 极速回答

来自:股票

可转债市场的“双高”(高价格+高溢价率)现象有何风险?
价格脱离纯债价值,正股下跌时溢价率压缩,可能大幅亏损;强赎时易触发“戴维斯双杀”。

1个回答 1次浏览 2025-05-31 19:47 极速回答

来自:期货

技术指标的共振现象如何提升期权策略的成功率?​
当多个技术指标同时发出相同的信号时,就形成了共振现象。增强信号可靠性:例如,当均线系统、MACD、SAR等多个指标同时显示买入信号,表明市场上涨的可能性较大,此时买入认购期权的成功率相...

1个回答 1次浏览 2025-05-29 15:16 极速回答

来自:期货

技术分析中的背离现象对期权策略的警示意义?​
顶背离:当股价创新高,但技术指标(如RSI、MACD等)未能同步创出新高,可能预示市场动力减弱,股价可能下跌。此时可考虑将现有的看涨期权头寸转为看跌期权或构建看跌组合,如买入看跌期权或...

1个回答 1次浏览 2025-05-29 15:14 极速回答

来自:股票

技术指标的背离现象如何解读,对股价走势有何预示?
技术指标的背离是指技术指标的走势和股价走势不一致的情况,主要分为顶背离和底背离。顶背离是指股价创新高,但技术指标(比如MACD、KDJ等)却没有同步创新高,反而出现下降或者走平的情况。...

1个回答 1次浏览 2025-05-29 12:44 极速回答

来自:基金

在AI股票量化交易中,如何有效避免过拟合现象,提高模型的泛化能力?
您好!在AI股票量化交易中,避免过拟合就像训练运动员不能只在自家操场练习,得拉出去参加各种比赛。我们会采用以下方法:一是增加数据的多样性,不仅用股票的历史价格、成交量等常规数据,还会加...

1个回答 1次浏览 2025-05-28 08:55 极速回答

来自:期货

期权市场中的“波动率微笑”现象是什么?它反映了什么市场预期?
波动率微笑指相同到期日、不同行权价的期权隐含波动率呈现“微笑”曲线(虚值和实值期权波动率高于平值)。反映市场预期标的价格可能出现极端波动(如黑天鹅事件),投资者愿意为虚值期权支付更高权...

1个回答 1次浏览 2025-05-26 21:17 极速回答

来自:股票

在AI股票量化交易中,如何避免过拟合现象,提高模型的泛化能力?
您好!在AI股票量化交易中,避免过拟合就像给模型穿上“合身的衣服”,不能太紧(过拟合)也不能太松(欠拟合)。过拟合会让模型在训练数据上表现出色,但在新数据上却“水土不服”。要避免过拟合...

1个回答 1次浏览 2025-05-22 11:18 极速回答

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