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来自:股票

炒股散户亏损的原因?
您好,回答您的问题,股散户亏损的原因?炒股是一种高风险、高收益的投资方式,不过,炒股对于散户而言很难赚到钱,主要原因如下:1、频繁短线操作,譬如看到个股涨停就喜欢追涨,这往往...

1个回答 1次浏览 2022-08-04 17:56 极速回答

来自:股票

炒股被套亏损很多该怎么办?
您好,炒股被套亏损很多,可以参考下面的方法:1、割肉::这种方法通常适用于购买的股票长期看不到未来趋势,基本面不好,可以考虑割肉等适合的机会再买其他股票。2、持股等待:这种方...

1个回答 1次浏览 2022-07-27 12:07 极速回答

来自:股票

炒股要怎样计算盈利和亏损?
您好,盈亏会根据您的股价格一直变化的。

1个回答 10次浏览 2021-08-10 12:54 极速回答

来自:股票、股票知识

短线炒股总是亏损怎么办?
亲爱的投资者,短线炒股总是亏损可以换成长线投资的,我司交易佣金更优惠。

13个回答 2466次浏览 2021-06-22 17:16 极速回答

来自:股票、股票知识

短线炒股总是亏损怎么办?
股票操作需要您不断的学习,总结经验,在股市中有一技之长。

10个回答 78次浏览 2021-06-22 13:58 极速回答

来自:股票

散户炒股亏损严重,为什么还继续炒?
钱还没有亏完,等亏完了就不继续炒了。

2个回答 116次浏览 2021-03-12 11:52 极速回答

来自:股票

炒股如果亏损,都有哪些相似的错误?
您好,炒股亏损一般就是没有控制好风险,没有即时止盈止损

30个回答 577次浏览 2019-08-09 14:50 极速回答

来自:其它

炒股亏损要怎么止亏?
你好,这个止损还是需要结合自己的交易策略进行,没法建议的。

20个回答 915次浏览 2017-10-17 11:45 极速回答

来自:股票

炒股亏损如何调整心态?
股市交易是有赢有亏的市场,就像是在市场中竞争一样,亏损是在所难免的,重要的就是如何将亏损降到最低,以及亏损时候如何进行心理调节,因为在遭遇亏损之后,只有在心理上战胜它,才有可能在投资市场中获得利...

13个回答 791次浏览 2017-02-16 10:40 极速回答

来自:股票

AI策略在天勤量化中运行时,如何通过动态阈值调整避免策略过度交易?
天勤量化通过“阈值动态优化系统”避免过度交易,核心措施有三。一是交易频率监测,AI跟踪天勤策略的单日交易次数,当连续3天超历史均值2倍,判定为“过度交易风险”,自动提高信号阈值(如将买...

1个回答 1次浏览 2025-08-14 15:52 极速回答

来自:股票

请问用大数据炒股靠谱吗?
大数据可以分析资金的动向股,但是有滞后效应的,我司佣金直接便宜到成本价

17个回答 822次浏览 2019-02-28 12:28 极速回答

来自:股票

大数据炒股靠谱吗?
肯定是有一定的道理的,但是还是需要综合分析,祝你投资顺利。

19个回答 1111次浏览 2018-11-19 10:18 极速回答

来自:股票

大数据炒股靠谱吗?
你好,这个有一点道理的,慢慢会完善的哦

34个回答 5544次浏览 2017-12-06 14:34 极速回答

来自:股票、股票知识

短线炒股应该注意哪些参考数据?
短线炒股应该注意的参考数据,量是价的先行者,股价的上涨

8个回答 923次浏览 2014-12-31 16:55 极速回答

来自:期货

炒期货怎么把亏损降下来?用AI智能分析工具操作可以吗?
您好,炒期货要降低亏损,需从多方面入手。要合理控制仓位,避免过度杠杆和满仓操作,防止市场波动时资金遭受重创。同时,要严格设置止损止盈,当市场走势与预期不符时,及时止损离场,保住本金,达...

1个回答 1次浏览 2025-04-17 14:48 极速回答

来自:期货

我炒期货总赔钱,有什么减少亏损,听说有智能AI分析工具?
你好,炒期货亏损是许多投资者可能会遇到的问题,尤其是在没有充分准备或市场理解不足的情况下。利用智能AI分析工具可以帮助提高决策的质量,但重要的是要认识到这些工具并不能保证盈利。以下是一...

1个回答 1次浏览 2025-03-19 22:19 极速回答

来自:期货

如何基于天勤量化的期权数据,让AI策略构建对冲组合?
基于天勤量化的期权数据,AI策略可通过三步构建高效对冲组合,天勤系统提供完善工具支持。一是对冲需求测算,AI分析天勤的标的资产波动率、持仓敞口,计算“delta中性所需期权数量”,如持...

1个回答 1次浏览 2025-08-14 12:57 极速回答

来自:期货

如何通过天勤量化的成交数据,让AI策略识别最优入场时机?
基于天勤量化的成交数据,AI策略可通过三步识别最优入场时机,天勤系统提供全流程支持。一是成交活跃度分析,AI计算天勤数据中的“量价配合度”(如价格上涨时成交量放大的比例),当配合度>7...

1个回答 1次浏览 2025-08-14 12:50 极速回答

来自:期货

用AI处理天勤量化的异常行情数据,能提升策略稳健性吗?
AI处理天勤量化的异常行情数据,可显著提升策略稳健性,核心优化有三。一是异常数据智能识别,AI通过天勤的历史数据训练,识别“价格跳空超3%”“成交量骤增至均值5倍”等异常特征,自动标记...

1个回答 1次浏览 2025-08-14 12:48 极速回答

来自:股票、股票知识

新手想加基本面数据到AI策略?天勤有哪些工具支持?
新手常“不知怎么结合基本面”,天勤通过“数据接入+模板示例+逻辑校验”降低门槛,基本面策略落地率提升80%。1、基本面数据一键接入:天勤内置“库存、供需、政策”等基本面数据接口,比如调...

1个回答 1次浏览 2025-07-24 13:48 极速回答

来自:股票

AI股票量化交易中,如何处理数据异常值对交易策略的影响?
可以通过数据清洗、设定合理阈值等方法来处理数据异常值对交易策略的影响。在AI股票量化交易里,数据异常值可能会误导交易策略。首先要对数据进行清洗,识别出明显不符合正常范围的数据点并进行修...

1个回答 1次浏览 2025-05-25 17:48 极速回答

来自:基金

老师好,在进行AI股票量化交易时,如何处理数据的噪声和异常值呢?
在AI股票量化交易里,处理数据的噪声和异常值有这么几种常见方法哈。对于噪声处理,平滑技术是个不错的选择。比如移动平均法,简单移动平均可以计算一定时间窗口内数据的平均值,这样能减少短期波...

1个回答 1次浏览 2025-05-03 11:24 极速回答

来自:股票

老师,我想了解下AI股票量化交易中如何处理异常数据呢?
在AI股票量化交易里,处理异常数据有几种常见的方法。一是数据清洗,通过设置合理的阈值,把明显偏离正常范围的数据剔除掉。比如某只股票的价格在极短时间内出现了一个离谱的大幅波动,就可以考虑...

1个回答 1次浏览 2025-05-02 14:10 极速回答

来自:股票

AI在股票量化交易中是如何进行数据分析和决策的?
AI在股票量化交易中,通过先进算法和模型对海量数据深度分析,依据分析结果生成交易决策。在数据分析方面,AI会收集包括股票历史价格、成交量、财务报表、新闻资讯等多维度数据。接着,运用机器...

1个回答 1次浏览 2025-04-26 13:52 极速回答

来自:股票

AI股票量化交易系统是如何进行数据处理和分析的呢?
AI股票量化交易系统主要通过收集、清洗、分析等步骤来处理和分析数据。它先收集包括股票价格、成交量等在内的各类市场数据,接着清洗去除错误或异常数据,然后利用机器学习等算法对数据建模分析,...

1个回答 1次浏览 2025-04-26 12:57 极速回答

来自:股票

AI股票量化交易是如何进行数据分析和模型训练的呢?
AI股票量化交易主要通过收集海量的历史和实时股票数据,利用统计学、机器学习等方法进行数据分析,然后根据分析结果构建和训练预测模型。在数据分析方面,首先会收集各类数据,像股票价格、成交量...

1个回答 1次浏览 2025-04-24 13:20 极速回答

来自:股票

AI在股票量化交易中,是如何进行数据分析和决策的呢?
AI在股票量化交易中,通过收集大量数据并运用机器学习等算法进行分析,根据模型结果生成交易决策。具体来说,AI首先会广泛收集各类数据,包括股票的历史价格、成交量、财务报表、新闻资讯等。接...

1个回答 1次浏览 2025-04-24 12:24 极速回答

来自:股票

AI股票量化交易中,如何处理异常数据呀?会不会影响交易结果呢?
您好!AI股票量化交易中处理异常数据至关重要,就像厨师做菜要先挑出坏掉的食材。一般会用三种方法处理:一是数据清洗,剔除明显错误或重复的数据;二是数据转换,将异常值进行标准化或归一化处理...

1个回答 1次浏览 2025-04-23 17:30 极速回答

来自:股票

AI股票量化交易对市场数据的实时性要求高不高呀?
AI股票量化交易对市场数据的实时性要求非常高。因为量化交易依靠预设的算法和模型来自动执行交易决策,实时准确的数据能让模型及时捕捉市场变化、识别交易机会并快速做出反应。若数据延迟,可能会...

1个回答 1次浏览 2025-04-23 15:13 极速回答

来自:股票

AI股票量化交易中,咋处理异常数据对交易策略的影响呀?
处理异常数据对AI股票量化交易策略的影响,可通过数据清洗、异常值检测和模型鲁棒性优化等方法。在数据清洗方面,要明确异常数据的范围,例如超出正常价格波动范围、成交量异常大或小的数据点。可...

1个回答 1次浏览 2025-04-23 14:41 极速回答

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