牛股的技术模型特征

发布时间:2015-1-4 20:12阅读:730

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牛股的特征有哪些
牛股的特征有:长期地量横盘震荡突然近期爆出大量,这是主力吸筹完成的标志,一般会在底部拉个涨停,进行试盘。这类股票盘子不会太大,知名度也很低,只有一飞冲天,乌鸦变凤凰,才能使人明白过来,...
首席郭顾问 508
牛股有哪些特征?
你好,牛股有这些特征:1.不惧阻力,敢于过顶突破,敢于迭创新高,很多牛股从底部慢慢涨三倍,然后再来一个大爆发。2.底部扎实,均线聚合发散,呈多头排列。3.牛股往往具有板块效应或政策利好,如201...
资深投顾小郑 1801
牛股的技术特征是什么?
您好,技术特征有:特征一:上市时间足够长。特征二:独有的竞争力和资源优势。特征三:主营契合经济发展热点。特征四:消费升级换代类,永远的主体。特征五:跨区域合并和资源整合
两融张经理 859
牛股启动前有哪些特征
跨年牛股启动前特征有强势行业、营收增长、盈利能力等,如果你有荐股的需求,可以找正规券商,比如方正证券、红塔证券等这些券商荐股都是比较专业的,提前找券商的线上客户经理,他可以给您推荐一个...
资深顾问马 550
如何通过特征选择减少量化交易模型的过拟合?
   过拟合是量化交易模型中常见的问题,通过特征选择减少过拟合可以从以下几个方面入手:1. 过滤法    相关性分析:计算每个特征与目标变量(如收益率、涨跌等)之间的相关性,通常使用皮尔逊相关系数等指标。剔除与目标变量相关性过低的特征,因为这些特征可能对模型预测贡献较小,却会增加模型的复杂度,导致过拟合。例如,若某些技术指标与股票收益率的相关系数绝对值小于0.1,可考虑将其剔除。    方差选择:计算特征的方差,方差过小的特征意味着其取值较为稳定,对模型的区分能力较弱。可以设定一个...
资深张经理 196
通过特征选择减少量化交易模型的过拟合
                                             通过特征选择减少量化交易模型的过拟合      在量化交易领域,模型的过拟合是一个普遍存在的问题。过拟合指的是模型在训练数据上表现优异,但在新数据或测试数据上性能大幅下降的现象。这通常是因为模型过于复杂,过度拟合了训练数据中的噪声和细节。为了解决这个问题,特征选择成为了一种有效的手段。      特征选择是机器学习中的一个重要环节,它通过简化模型和关注最相关的特征来减少过拟合。在量化交易中,特征...
资深张经理 81
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