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来自：股票、股票知识

怎样通过行业研报挖掘短线交易机会？
从研报中了解行业趋势、公司亮点等，结合技术分析找有潜力的股票。

1个回答 1次浏览 2025-04-23 23:09 极速回答

来自：股票

AI股票量化交易中，数据挖掘的方法有哪些呀？
在AI股票量化交易中，常见的数据挖掘方法包括：关联规则挖掘，可发现股票数据中不同变量之间的关联关系；分类算法，如决策树、随机森林等，用于对股票的涨跌等进行分类预测；聚类分析，将具有相似...

1个回答 1次浏览 2025-04-23 10:32 极速回答

来自：股票

股票量化投资中，数据挖掘的方法有哪些呀？
股票量化投资里，数据挖掘方法多样。常用的有聚类分析，能把股票按相似特征分组，便于发现潜在投资机会；关联规则挖掘，可找出股票间隐藏的关联关系；分类算法能对股票进行分类，辅助投资决策；时间...

1个回答 1次浏览 2025-04-23 01:34 极速回答

来自：股票

AI股票量化交易的数据挖掘是怎么做的呀？
AI股票量化交易的数据挖掘主要通过以下步骤进行：首先，收集大量的金融市场数据，包括股票价格、成交量、财务报表、宏观经济数据等。然后，对这些数据进行清洗和预处理，去除噪声和异常值，确保数...

1个回答 1次浏览 2025-04-22 20:05 极速回答

来自：股票

AI股票量化交易中，数据挖掘的方法有哪些呢？
AI股票量化交易中数据挖掘的方法主要有以下几种：关联规则挖掘，它可以发现股票数据中不同变量之间的关联关系，比如某些指标的变化与股价涨跌之间的关联；分类算法，如决策树、随机森林等，可将股...

1个回答 1次浏览 2025-04-22 09:21 极速回答

来自：股票

龙头战法里，怎样挖掘潜在的龙头股呢？
挖掘潜在龙头股可从政策利好、行业地位、资金流向等多方面综合判断。在挖掘潜在龙头股时，首先要关注政策导向，国家大力扶持的行业往往会诞生龙头股，比如当下新能源、人工智能等受政策支持的领域，...

1个回答 1次浏览 2025-04-18 11:21 极速回答

来自：基金

龙头战法中，怎样挖掘潜在的龙头股呢？
挖掘潜在龙头股可从市场热点、资金流向、公司基本面等多方面综合考量。首先，关注市场热点，热点板块往往容易诞生龙头股，比如当前国家大力支持的新能源、人工智能等领域，有政策利好推动，相关板块...

1个回答 1次浏览 2025-04-18 09:17 极速回答

来自：股票

龙头战法中，怎样挖掘潜在的龙头股？
挖掘潜在龙头股，可从这几方面入手。一是关注政策利好，国家重点扶持的行业易诞生龙头，如新能源、半导体等。二是看资金流向，大资金持续流入的板块，从中找成交活跃、涨幅居前的个股。三是考虑基本...

1个回答 1次浏览 2025-04-13 22:08 极速回答

来自：股票

大数据服务能否挖掘潜在投资偏好？
大数据服务在挖掘潜在投资偏好方面很有一套。它能收集海量数据，像交易记录、浏览行为、搜索关键词等。通过分析这些数据，就能发现一些规律。比如，若一个人频繁浏览某类股票资讯，或者在平台上搜索...

1个回答 1次浏览 2025-03-19 12:52 极速回答

来自：股票

量化交易中的物联网在因子挖掘中的应用有哪些？
在量化交易因子挖掘中，物联网有诸多应用：一是生产数据监测。通过物联网设备收集企业生产线上的产量、设备运行状况等数据，可挖掘出反映企业生产效率的因子，预测企业未来业绩。二是物流数据追踪。...

1个回答 1次浏览 2025-02-11 15:46 极速回答

来自：股票

量化交易中的参数优化在因子挖掘中的应用有哪些？
量化交易中的参数优化与因子挖掘在量化交易中，参数优化对因子挖掘起着至关重要的作用。通过对模型参数进行敏感性分析、网格搜索、随机搜索或遗传算法等优化方法，可以显著提升因子挖掘的准确性和效...

1个回答 1次浏览 2025-02-10 16:04 极速回答

来自：股票

量化交易中的机器学习在因子挖掘中的应用有哪些？
在量化交易中，机器学习在因子挖掘中的应用主要体现在以下几个方面：特征提取与选择：机器学习算法（如主成分分析PCA、Lasso回归）能够从海量数据中提取关键特征，去除冗余和噪声变量，提高...

1个回答 1次浏览 2025-02-07 17:19 极速回答

来自：股票

量化交易中的大数据在因子挖掘中的应用有哪些？
在量化交易中，大数据在因子挖掘中的应用主要体现在以下几个方面：首先，大数据技术能够处理海量的多源数据，包括市场行情数据、财务数据、新闻文本等，为因子挖掘提供丰富的数据基础。其次，通过自...

1个回答 1次浏览 2025-02-07 10:12 极速回答

来自：股票

量化交易中的模型优化在因子挖掘中的应用有哪些？
量化交易中模型优化在因子挖掘里应用广泛：筛选有效因子借助模型优化，运用统计分析、机器学习等方法对大量潜在因子进行筛选，找出与收益显著相关且稳定的因子，排除无效或冗余因子。因子组合优化模...

1个回答 1次浏览 2025-02-05 17:42 极速回答

来自：股票

量化交易中的情绪分析在因子挖掘中的应用有哪些？
量化交易中，情绪分析在因子挖掘有重要应用：一是市场情绪因子构建。通过社交媒体、新闻资讯等渠道收集投资者情绪数据，如乐观或悲观态度，构建情绪因子，衡量市场整体情绪状态。二是选股参考。积极...

1个回答 1次浏览 2025-02-05 10:31 极速回答

来自：股票

量化交易中的对冲策略在因子挖掘中的应用有哪些？
在量化交易里，对冲策略在因子挖掘中有诸多应用：一是风险分散，通过挖掘不同类型因子，构建对冲组合。如同时挖掘价值因子与成长因子，做多高价值、高成长股票，做空低价值、低成长股票，降低单一因...

1个回答 1次浏览 2025-02-05 10:30 极速回答

来自：股票

量化交易中的网络安全在因子挖掘中的应用有哪些？
在量化交易中，网络安全在因子挖掘中的应用主要体现在以下几个方面：数据安全与合规性：在因子挖掘过程中，需确保使用的数据来源合法且符合监管要求。网络安全措施可以防止数据泄露和未经授权的访问...

1个回答 1次浏览 2025-01-24 14:58 极速回答

来自：股票

极速通道办理后如何进行交易数据的深度挖掘？
可以采用大数据分析技术，对极速通道产生的交易数据进行实时收集和存储。然后，运用数据挖掘算法，如关联规则挖掘、聚类分析、时间序列分析等，对交易数据进行深度分析。例如，通过分析交易的时间、...

1个回答 1次浏览 2025-01-13 18:44 极速回答

来自：期货

如何利用期权和期货组合策略进行交易机会挖掘？
您好以下是一些利用期权和期货组合策略进行交易机会挖掘的方法：1、日历价差策略：通过同时买入和卖出不同到期月份的期权合约，结合期货头寸，利用时间价值的变化来寻找交易机会。当预期标的资产价...

2个回答 1次浏览 2024-05-14 11:21 极速回答

来自：股票

怎么去深入挖掘公开信息中的隐藏成长价值？
1、财务报表　　财务报表是衡量一个公司基本面最重要的标准，主要从公司的市盈率、每股收益、地方政府的扶持和财政补贴、每股净资产、市净率、净资产收益率、成本费用、销售利润、应收账...

2个回答 72次浏览 2021-05-11 08:50 极速回答

来自：股票、个股

5元以下低价股值得买吗？如何从中挖掘牛股？
您好，这个是很困难的，需要看您自己的，需要选好题材，开户预约我手续费是很优惠的！

2个回答 65次浏览 2021-03-26 08:49 极速回答

来自：股票、个股

5元以下低价股值得买吗？如何从中挖掘牛股？
是可以你买的，但是还是要看上市公司的基本面

2个回答 103次浏览 2021-03-24 08:16 极速回答

来自：其他

如何挖掘高送转的潜力股？
所谓高送转,是指上市公司送股或转增股票比例较大,一般在10股送(转增)5股以上。

20个回答 744次浏览 2016-12-09 15:40 极速回答

来自：股票、个股

科创板新股钜泉科技将于9.1申购，那么需要多少市值才可以申购呢？

0个回答 0次浏览 2022-08-31 08:58 极速回答

来自：股票、个股

嘉诚转债在9.1新债申购，请问申购代码是多少？

0个回答 0次浏览 2022-08-30 17:22 极速回答

来自：股票、个股

科创板新股禾信仪器将于9.1申购，那么需要多少市值才可以申购呢？
沪市市值日均不低于1万，同时需要开通科创板权限才可以申购的！

2个回答 141次浏览 2021-09-01 11:30 极速回答

来自：股票、个股

新股金三江将于9.1上市，申购代码是多少啊？
您好，上市之前一般会有提示申购的代码，目前来看，错过了申购的时间.

1个回答 131次浏览 2021-09-01 11:17 极速回答

来自：股票、个股

金三江将于9.1新股申购，那么需要多少市值才可以申购呢？
你好，申购金三江需要满足前20个交易日日均1万市值才可以，欢迎交流！

2个回答 147次浏览 2021-09-01 10:28 极速回答

来自：股票、个股

我上周刚开的炒股账号，9.1的时候可以申购新股立昂微吗？
不可以申购的，不满足新股申购的条件的，我司佣金直接便宜到成本价

21个回答 220次浏览 2020-08-31 16:22 极速回答

来自：股票

9.1将发行的新股立昂微，发行后什么时候会正式上市？
新股发行后一般会在两周左右上市，到时可关注新股上市公告，我司佣金直接便宜到成本价

17个回答 1339次浏览 2020-08-31 16:02 极速回答

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