首先要明确投资目标和市场定位,确定是追求短期高频交易收益,还是长期稳定增值等,以及针对哪些金融市场和资产类别。然后进行数据研究与特征提取,收集相关市场数据并分析挖掘潜在的影响因素和交易信号。接着选择合适的模型架构,如线性回归、机器学习算法等,构建基于数据特征和投资逻辑的交易模型,并通过历史数据进行训练和优化,调整模型参数以提高策略的盈利能力和稳定性。最后进行样本外测试和模拟交易,验证策略在未见过的数据和实际交易环境下的有效性和可靠性,根据测试结果进一步完善策略。
发布于2024-12-30 13:18 广州


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