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来自：外汇

外汇对冲交易有哪些策略？
外汇交易对冲，主要是同时买进和卖出同样数量的同一货币对。然后让它们自由运行，当其中一个单子上涨的时候，对应的另一个单子就会下降，对盈利者提取利润后，我们等待亏损者反转，在一个...

6个回答 183次浏览 2020-03-06 11:20 极速回答

来自：外汇

外汇对冲交易有哪些策略？
您好！建议找正规平台操作，目前外汇平台没有属于国家监管的，希望能帮到您！

3个回答 1366次浏览 2019-08-17 16:36 极速回答

来自：外汇

外汇对冲的交易策略是指什么啊？
您好，外汇对冲的交易策略是指重在避开单线买卖的风险

2个回答 254次浏览 2019-05-20 08:40 极速回答

来自：外汇

外汇对冲交易有哪些策略？
外汇市场作为一个国际性的资本投资市场,其历史要比股票,黄金期货市场短很多,

5个回答 2782次浏览 2018-12-03 08:36 极速回答

来自：外汇

外汇对冲交易有哪些策略？
您好，外汇对冲是有许多交易策略的

19个回答 3142次浏览 2017-12-08 14:25 极速回答

来自：外汇

外汇对冲交易有哪些策略？
您好，一般都可以购买衍生产品进行外汇对冲，祝您愉快

21个回答 4038次浏览 2017-11-20 10:46 极速回答

来自：基金

量化对冲基金如何通过对冲降低风险？
股指期货对冲：量化对冲基金通常会持有一定的股票组合，当预期市场整体可能下跌时，通过卖空股指期货合约来对冲股票组合的系统性风险。因为股指期货的走势与股票市场具有较高的相关性，当股票市场下...

1个回答 1次浏览 2025-04-22 09:10 极速回答

来自：期货

量化策略在跨市场对冲时因汇率波动导致收益缩水，天勤有哪些对冲方案？
天勤量化通过“汇率风险对冲系统”化解跨市场收益缩水问题，核心方案有三。一是实时汇率联动计算，对接全球主要货币汇率数据（如人民币兑美元、欧元），每3分钟更新一次，在跨市场交易中自动嵌入汇...

1个回答 1次浏览 2025-08-13 21:48 极速回答

来自：期货

想学习TB开拓量化交易，开发策略，布置策略，以及选择品种。

6个回答 0次浏览 2025-06-08 20:54 极速回答

来自：期货

想学习量化交易，哪儿能领取期货策略源码？
您好，看到你咨询想学习量化交易，问哪里能领取期货策略源码，这问题问得很实在！现在越来越多的人看好量化，但大难题就是没现成的策略源码，自己又不会写，网上搜的又不是坑爹就是太复杂，看得眼晕...

1个回答 1次浏览 2025-11-19 09:08 极速回答

来自：期货

哪里能领取免费期货量化策略？想学习下！
您好，你要找免费的期货量化策略，其实现在不少地方能搜到，比如一些量化社区、官网论坛、贴吧和知乎、CSDN等技术网站，像VN.py、天勤量化这些平台都有一些公开的基础策略资源。有的微信群...

1个回答 1次浏览 2025-11-15 11:28 极速回答

来自：股票

量化交易策略系统性学习

6个回答 0次浏览 2025-11-12 18:45 极速回答

来自：股票

嗯，有什么稳定的量化交易策略可以提供学习的？

6个回答 0次浏览 2025-10-04 21:03 极速回答

来自：期货

期货量化策略编程学习资料，求老师分享！
您好，听起来你对期货量化策略编程挺感兴趣的，这可是个不错的选择哦。不过我也知道刚开始接触这个领域的时候，大家都会有点懵面对那么多的数据、复杂的算法，还有各种各样的编程语言，确实让人头大...

1个回答 1次浏览 2025-08-29 15:02 极速回答

来自：股票

联邦学习在量化策略开发中的隐私保护优势？
多机构联合训练模型时，数据不出本地，避免隐私泄露。适用于跨券商、跨行业的因子共享与策略协同开发。

1个回答 1次浏览 2025-06-08 19:55 极速回答

来自：股票

能赚钱的股票量化策略有什么好的？分享几个案例学习下。
您好，股票量化策略通过使用数学模型和计算机程序来实现投资决策，其目标是通过科学的方法和严谨的数据分析为投资者带来稳定的回报。如果您还有其他相关问题，可以联系客户经理，会为您提供免费的一...

1个回答 1次浏览 2025-06-03 12:08 极速回答

来自：股票

人工智能（AI）和机器学习在量化策略中有哪些具体应用？
数据处理与特征工程：能处理海量、多维、异构数据，通过自然语言处理、图像识别等技术从各类数据中提取有价值特征，如从新闻文本、社交媒体数据中提取市场情绪等信息，为模型构建提供丰富输入。模型...

1个回答 1次浏览 2025-05-04 16:39 极速回答

来自：股票

AI股票量化交易系统是如何学习和优化策略的呢？
AI股票量化交易系统主要通过历史数据和机器学习算法来学习和优化策略。它先收集大量的股票历史数据，包括价格、成交量等，然后运用机器学习算法，如神经网络、遗传算法等，对这些数据进行分析和挖...

1个回答 1次浏览 2025-04-27 15:00 极速回答

来自：股票

AI股票量化交易能自己学习新的投资策略不？咋实现的？
AI股票量化交易是可以自己学习新的投资策略的。实现方式主要有以下几种：-**机器学习算法**：通过运用如神经网络、决策树、随机森林等机器学习算法，让AI系统从大量的历史数据中自动提取特...

1个回答 1次浏览 2025-04-22 10:00 极速回答

来自：期货

期货CTA量化策略收益怎么样？有源码可以学习吗？
嘿，朋友！你问到的期货CTA量化策略收益情况，这可真是因人而异、因策略而异啊。整体来说，CTA策略在期货市场上的表现还是相当不错的，尤其是在市场波动较大的时候，往往能捕捉到不少机会。当...

1个回答 1次浏览 2025-04-16 09:48 极速回答

来自：股票

股票量化交易中，如何运用机器学习算法优化策略？
运用机器学习算法可以通过对大量数据的分析和学习来优化股票量化交易策略。在优化策略时，首先可以使用数据预处理技术，清洗和整理股票交易的历史数据，比如去除异常值、对缺失值进行填充等，保证数...

1个回答 1次浏览 2025-04-15 20:05 极速回答

来自：基金

量化交易中，如何利用机器学习算法优化策略？
在量化交易里，可从多方面利用机器学习算法优化策略。可以用分类算法，像决策树、支持向量机等，对市场走势进行分类预测，判断是上涨、下跌还是盘整，从而决定买卖时机；也能借助回归算法，如线性回...

1个回答 1次浏览 2025-04-15 18:55 极速回答

来自：股票

量化交易如何利用机器学习提高策略收益？
量化交易里，机器学习能从多方面提高策略收益。一方面，通过大数据分析海量的市场数据，像价格、成交量等，挖掘出隐藏的规律和模式，这些信息能帮助制定出更精准的交易策略。另一方面，利用机器学习...

1个回答 1次浏览 2025-03-31 15:00 极速回答

来自：股票

量化交易便利的平台支持交易策略机器学习应用吗？
有些量化交易便利的平台是支持交易策略机器学习应用的。随着技术发展，不少平台为满足投资者多样化需求，引入了机器学习相关功能。借助机器学习，投资者能利用历史数据挖掘规律，自动生成交易策略，...

1个回答 1次浏览 2025-03-09 16:07 极速回答

来自：股票

如何通过机器学习算法优化量化交易策略的交易执行？
要通过机器学习算法优化量化交易策略的交易执行，可以从这几个方面着手。首先是预测市场走势，利用历史数据训练算法，让它能预测价格的涨跌方向和幅度，这样就能把握更好的交易时机。其次是优化订单...

1个回答 1次浏览 2025-03-04 11:08 极速回答

来自：股票

如何通过深度学习优化量化交易策略的交易信号？
要通过深度学习优化量化交易策略的交易信号，有这么几个办法。首先是数据收集与预处理，尽可能多收集各类相关数据，像历史价格、成交量、宏观经济指标等，清理数据中的噪声和异常值。接着选择合适的...

1个回答 1次浏览 2025-02-28 13:20 极速回答

来自：股票

如何通过机器学习算法优化量化交易策略的信号生成？
要通过机器学习算法优化量化交易策略的信号生成，有几个关键步骤。首先是数据收集，广泛收集多维度的市场数据，像价格、成交量、基本面数据等，数据越丰富准确，算法学习效果越好。接着进行特征工程...

1个回答 1次浏览 2025-02-27 19:22 极速回答

来自：股票

如何利用深度学习技术改进量化策略的信号生成？
利用深度学习改进量化策略的信号生成，有这么几个办法。首先，可以收集大量的市场数据，像股价、成交量、宏观经济指标等，丰富的数据能让模型学习到更多规律。接着，构建合适的深度学习模型，比如循...

1个回答 1次浏览 2025-02-26 10:10 极速回答

来自：股票

量化交易中如何利用机器学习算法进行策略构建？
在量化交易中利用机器学习算法构建策略，首先要收集大量金融市场数据，包括价格、成交量等。然后对数据进行清洗和特征工程，提取有价值的特征。接着选择合适的机器学习算法，如决策树、支持向量机、...

1个回答 1次浏览 2025-02-25 11:49 极速回答

来自：股票

如何通过机器学习算法优化量化交易策略的收益预测？
通过机器学习算法优化量化交易策略的收益预测，可按以下步骤操作：1.数据收集与预处理：广泛收集市场、财务等多源数据，进行清洗、归一化等处理。2.特征工程：从数据中提取有价值特征，如技术指...

1个回答 1次浏览 2025-02-24 11:20 极速回答

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