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这些策略都是数宽网自己创建的吗?
是的,我们只基于自身核心算法构建高品质、并且有持续维护的量化策略。
是否存在使用未来数据导致模型过拟合的问题?
不存在。我们的数据清洗流程非常严格,确保不使用任何未来数据。以财报数据为例,我们使用的是财报的确切发布日期。例如,2024年6月30日的财报是在同年8月20日发布的,我们使用的是8月21日的数据,确保不涉及任何未来信息。




关于我们
DataQuant数宽量化是AI量化分析领域的开创性实践,它基于先进的大型语言模型(LLM)和智能体协同(Multi Agent)技术,并运用Fine-tuning和RAG等技术构建的卓越推理能力, 对包括市场价格动态、新闻、企业财报和社会经济报告在内的大量数据源进行细致分析,以提供既实用又易于理解的分析报告和策略。 DataQuant团队由杰出的人工智能专家和研究人员组成,他们共同致力于在量化分析领域树立新的行业标杆。
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