更多“大数据选股与量化交易模型主要是基于网络上庞大的数据，使用机器学习模型做个股的涨跌分析与交易策略。（)”相关的问题
第1题
量化交易是指使用数量化的方法进行投资，其策略的研究制定需要进行大量的数据测算。（)
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第2题
下列关于量化投资的理解正确的是（)。
A.数据是量化投资的基础要素
B.程序化交易实现量化投资的重要手段
C.量化投资追求的是相对收益
D.量化投资的核心是策略模型
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第3题
机器学习算法开发流程包含（)
A.数据选择
B.模型训练
C.测试模型
D.调优模型
E.验证模型
F.使用模型
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第4题
构建杠杆收购财务模型正确的步骤是（)。 Ⅰ.构建杠杆收购前的财务模型 Ⅱ.构建杠杆收购后的财务模型 Ⅲ.杠杆收购分析 Ⅳ.收集、分析、处理与交易相关的基础信息和数据 Ⅴ.输入交易相关数据
A.Ⅲ、Ⅳ、Ⅰ、Ⅱ、Ⅴ
B.Ⅳ、Ⅴ、Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ
C.Ⅳ、Ⅰ、Ⅲ、Ⅴ、Ⅱ
D.Ⅳ、Ⅰ、Ⅴ、Ⅱ、Ⅲ
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第5题
基于长周期和大数据量的历时数据学习，是网络实现智能化的关键。（)
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第6题
下面的叙述中正确的是（)。A．在网络中主要是模拟数据与模拟信号的传送B．在网络中主要是数字数据
下面的叙述中正确的是()。
A．在网络中主要是模拟数据与模拟信号的传送
B．在网络中主要是数字数据与数字信号的传送
C．在网络中主要是模拟数据与数字信号的传送
D．在网络中主要是数字数据与模拟信号的传送
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第7题
机器学习的主旨是让计算机去模拟或实现人类的学习行为，是人工智能的核心。机器学习虽然可以在大数据训练中学到正确的工作方法，但它也很容易受到恶意干扰。通常攻击者是通过输入恶意数据来“欺骗”机器学习模型，导致其出现严重故障。近日，“Data61”机器学习小组研发出了一种机器学习的新算法。这种新算法通过类似疫苗接种的思路，帮助机器学习“修炼”出抗干扰能力。这是针对机器学习模型打造的防干扰训练，譬如，在图片识别领域，该算法能够对图片集合进行微小的修改或使其失真，激发出机器学习模型的抗干扰能力，并形成相关的自我抗干扰训练模型。这段文字意在说明：()
A.干扰机器识别图像的新方法
B.新算法助机器学习抵抗干扰
C.机器学习是人工智能的核心
D.机器学习大数据训练的方法
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第8题
量化交易需要历史数据进行统计分析，同时对实时交易数据也具有很高的性能要求。（)
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第9题
CaymanAtlantic（大数据基金)是通过分析社交网络与新闻资讯的大数据对冲基金。（)
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第10题
数据模型是指数据库中数据与模型之间的关系。（)
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