1. 学习基础数学知识：量化交易是建立在一定的数学基础上的。因此，在学习量化交易之前，建议先学习一些基础的数学知识，如概率统计、微积分和线性代数等。

2. 学习编程语言：Python 是目前应用最广泛的量化交易编程语言之一，要学习量化交易，必须要掌握 Python 编程语言。因此建议学习 Python 的基础语法、面向对象编程、数据结构等，并利用 Python 的机器学习和数据分析库。

3. 建立量化交易的知识框架：学习量化交易需要系统化的学习知识，了解相关领域的文献，比如量化交易理论、交易编程模型等等，掌握股票交易的基础知识。

4. 利用模拟平台进行实验和测试：仅仅掌握理论并不能使你成为成功的量化交易人员。因此，在学习后，应该将所学知识应用到真实市场数据之前，探索和测试在历史数据集上的交易策略来进行迭代极致优化。

5. 学习和实践机器学习、深度学习和数据分析算法：利用数据分析技术和算法可以挖掘出股票市场的内在规律，从而为交易提供更加稳定的信息。

以上就是针对如何利用机器学习和深度学习技术进行量化交易组合的选择、优化和管理做出的专业解答

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发布于2023-3-27 08:45 北京

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1、股票佣金是按成交金额的万3以下收取（建议单独申请优惠价），单笔佣金起收点是5元（不满5元收取5元），买卖双向收取。
2、沪市可转债佣金是按成交金额的0.03%以下收取（建议单独申请优惠价），单笔佣金起收点1元。深市可转债佣金是按成交金额的千分之1及以下收取。

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发布于2024-5-14 12:08 杭州