传统的量化投资，使用技术指标比如均值，MACD，RSI,KDJ等以及它们的线性变种来产生信号。 有几个缺点：- 1、多为线性的，- 2、参数设置全凭经验，没有调优过程，- 3、规则偏静态的，无法适应跟进市场变化而自主进化。我们的目标，是把前沿人工智能技术，包括大模型，机器学习，深度学习，深度强化学习，知识图谱，时间序列分析等技术应用于金融大数据挖掘， 更好的赋能量化投资。声明：本文仅代表作者观点，不代表本站立场。如果侵犯到您的合法权益，请联系我们删除侵权资源！如果遇到资源链接失效，请您通过评论或工单的方式通知管理员。未经允许，不得转载，本站所有资源文章禁止商业使用运营!
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