量化选股是一种基于数学和统计方法的股票投资策略,它使用复杂的数学模型和算法来分析和选择股票。这种方法强调数据驱动和系统化的决策过程,与传统基于主观判断和基本面分析的选股方法相对。通过BigQuant的量化策略开发中心(PC端)可以自主开发量化策略挑选个人投资偏好的策略。
量化选股的核心是利用历史数据和统计分析来预测股票未来的表
更新时间:2024-06-07 10:48
AI选股是指使用人工智能技术,特别是机器学习和深度学习,来分析大量金融数据,识别市场趋势,预测股价变动,并据此提出买卖建议的过程。它通过算法自动处理和解析历史数据、新闻报道、财务报表等,以揭示股市的潜在规律。
更新时间:2024-06-07 10:48
更新时间:2024-05-24 10:28
更新时间:2024-05-21 07:21
更新时间:2024-05-21 06:18
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大盘指标:
更新时间:2024-05-20 09:50
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新版数据平
更新时间:2024-05-20 06:17
适用于AIStudio3.0.0的版本:
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{{membership}}
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更新时间:2024-05-16 09:15
新版策略请转向
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更新时间:2024-05-16 06:35
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这个
更新时间:2023-07-25 03:41
更新时间:2023-06-15 10:43
工作汇报,数据统计分析,管理能力
更新时间:2023-06-01 11:11
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更新时间:2023-04-25 01:03
触及新高的个股、行业和板块可被视为市场的风向标。越来越多的研究表明动量、趋势跟踪策略的有效性。本报告旨在定期跟踪市场中创新高的个股及其分布,以追踪市场趋势、把握市场热点。
截至2023年3月31日,上证指数、深证成指、沪深300、中证500、中证1000、创业板指、科创50指数250日新高距离分别为4.00%、9.98%、9.90%、2.81%、6.47%、15.80%、7.81%。中信一级行业指数中传媒、计算机、通信、商贸零售、家电行业指数距离250日新高较近,房地产、综合、基础化工、电力设备及新能源、建材行业指数距离250日新高较远。概
更新时间:2023-04-03 06:46
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