华泰证券软件怎么选股(华泰证券软件功能设置？)

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华泰证券软件功能设置？

方法：　　

1、工具-用户板块设置-自选股-导出板块　　

2、工具-用户板块设置-自选股-导入板块　　自选股，顾名思义，是把自己看好的股票加入到自己选定的自选股股行中，用时可以看多个股票，比较方便，单击鼠标右键即可回到界面，可察看股票走势。自己选择的股票库。在每个交易软件里都有“自选股”项目，将你选择的股票代码输入后，该股票的各种数据由软件自动生成。这样你就不用再在其它地方分散找，调阅起来很方便。

怎么在华泰证券炒股软件上找到连跌5天的股票

找选股工具有个条件选股然后有连涨条件连跌条件设置成5天

如何软件选股

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怎样用软件选股

要说你的具体软件，和对选股的条件。

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5、勾选【自定公式】，点击【确定】；

6、选择模式，自定参数后，点击【确定】即可。

华泰证券(通达信)版怎么写入选股条件

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专栏丨华泰证券研报复现：人工智能选股之随机森林模型

一、随机森林模型简介

随机森林（RandomForest）作为一种比较新的机器学习方法，近年来在业界内的关注度与受欢迎程度得到逐步提升。经典的机器学习模型是神经网络，其预测精确，但计算量也大。上世纪80年代，决策树算法首次出现，通过反复二分数据进行分类或回归，计算量大大降低。2001年Breiman在此基础上提出一种新的算法，这一算法由多个随机子集生成决策树的实例组成，故我们将其形象地称为“随机森林”。下面我们从决策树入手，一起逐步探讨随机森林的奥秘。

1.1 决策树

日常生活中，我们对于事物的认知都是基于特征的判断与分类，例如通过胎生与否判断是否哺乳动物，根据肚脐尖圆来挑选螃蟹公母。决策树就是采用这样的思想，基于多个特征进行分类决策。在树的每个结点处，根据特征的表现通过某种规则分裂出下一层的叶子节点，终端的叶子节点即为最终的分类结果。决策树学习的关键是选择最优划分属性。随着逐层划分，决策树分支结点所包含的样本类别会逐渐趋于一致，即节点分裂时要使得节点分裂后的信息增益（InformationGain）最大。

1.2CART算法

目前主流的决策树算法包括C4.5和CART：C4.5每个节点可分裂为多个子节点，不支持特征的组合，只能用于分类问题：CART每个节点只分裂成两个节点，支持特征的组合，可用于分类和回归问题。在随机森林中，通常采用CART算法来选择划分属性，并使用“基尼指数”（GiniIndex）来定义信息增益程度。分类问题中，假设有K个类，样本集D中的点属于第k类的概率为Pk，则其Gini指数为

Gini(D)反映了从数据集D中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率，Gini(D)越小，数据集D的纯度越高。二分类问题中，若对于给定的样本集合D（|D|表示集合元素个数），根据特征A分裂为D1和D2两个不想交的部分，则分裂后的

从根节点开始，递归地在每个节点分裂时选取Gini(D,A)最小的特征A为划分属性，将训练集依特征分配到两个子节点中取，照此逐层划分，直到满足停止条件（例如信息增益小于预设阈值或达到最大层次数等）。即生成一颗可以进行分类预测的决策树。

1.3 树剪枝

我们利用训练样本来生成决策树时，在不加限制的条件下会递归地选取特征进行二次分类直到不能继续下去为止。诚然这样产生的树对训练集数据的分类很准确，，模拟分类效果如下图所示。但不难发现对于个别点的分类区域划分有些“牵强附会”，即出现过拟合现象，造成的结果是，分类器对于样本外数据的分类效果会明显劣于样本内数据，换而言之，模型预测结果的可靠性存疑。为此，我们希望通过降低决策树的复杂程度来减少过拟合的风险，故可以主动地去掉一些分支进行简化，这一过程称为剪枝（Pruning）。

决策树的剪枝有两种思路：预剪枝（Pre-Pruning）和后剪枝（Post-Pruning）。预剪枝是在构造决策树的同时进行剪枝。每个节点在划分前需进行估计，若当前节点的划分不能带来决策树泛化性能的提升，则停止划分并将当前节点标记为叶节点。后剪枝即从已生成的决策树上裁减掉一些子树或叶节点，并将其父节点作为新的叶节点。从而简化分类树模型。

1.3.1预剪枝

在预剪枝过程中，常用的判断停止树生长方法包括以下几种：

1、达到最大树深度（MaximumTreeDepth），如下图中设置max_depth=3；

2、设置最优划分下内部/叶节点的最小样本数：小于阈值即停止子树的划分或对叶节点进行剪枝；

3、（在特征为离散状态下）到达此节点的样本具有相同的特征（不必一定属于同一类）；

4、计算每次生长对系统性能的增益，如果这个增益值小于某个阈值则不进行生长。

1.3.2后剪枝

后剪枝（Post-Pruning）的剪枝过程是在决策树构造完成后删除一些子树，往往是递归地自上而下进行。后剪枝常见的算法包括：错误率降低剪枝、悲观剪枝、代价复杂度剪枝、基于错误的剪枝等。我们以代价复杂度剪枝为例来进行说明。

设树T的叶节点个数为|T|，t是树T的叶节点，该叶节点有Nt个样本点，其中k类的样本点有Ntk个，k=1,2,…,K，Ht(T)为叶节点t上的经验熵，alpha>0为参数，则决策树学习的损失函数可以定义为：

其中，经验熵为

在损失函数中记

这时有

其中C(T)表示模型对训练数据的预测误差，即模型与训练数据的拟合程度，|T|表示模型的复杂度，参数alpha控制两者之间的关系。简而言之，后剪枝就是在给定alpha的条件下选择损失函数最小的子树。损失函数刻画了训练集拟合程度与模型复杂度之间的平衡，通过优化损失函数在进行更好拟合的同时考虑了减小模型复杂度。

1.4随机森林

通过前面的介绍我们已经对决策树有了清晰的了解，随机森林（RandomForest）正是一种由诸多决策树通过Bagging的方式组成的分类器。其中，Bagging是分类器集成学习的两大渊薮中区别于Boosting派系（串行方法）的一种并行方法，它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系，可以并行拟合。Bagging方法是Bootstrap随机采样思想在机器学习上的应用。如下图所示，我们由原始数据集生成N个Bootstrap数据集，对于每个Bootstrap数据集分别训练一个弱分类器，最终用投票、取平均值等方法组合成强分类器。

具体地说，随机森林根据以下两步方法建造每棵决策树。第一步称为“行采样”，从全体训练样本中有放回地抽样，得到一个Bootstrap数据集。第二步称为“列采样”，从全部M个特征中随机选择m个特征（m

二、数据说明

1、特征选取：由于AT中暂时无法获取包括财务指标在内的许多基本面数据，我们这里的特征以技术面指标为主。具体包括：

（1）动量反转因子：包括股票过去1-6周里的对数收益率。

（2）波动率因子：包括股票过去1-6周里的收益率标准差与沪深300指数同期标准差的差值，大于0表明该股票在此期间的波动超过大盘，小于0表示波动小于大盘。

（3）资金流量因子：包括股票过去1-6周里的累计资金净流量。由于不同上市公司的规模相差很大，为了使不同股票的资金流量具有可比性，我们需要对其进行标准化处理。

（4）技术指标因子：取常用的技术指标MACD（长周期26天，短周期12天，DEA周期9天）和RSI（周期为20天）。

以上总计为20个特征指标。并以股票的超额收益率（相对于沪深300指数）作为分类指标。

2、以沪深300指数的成分股为候选股票池，并剔除测试期间未上市的以及期间累计停牌超过30天的股票。以沪深300指数成分股作为候选股票池的好处在于其中多数为业绩良好的蓝筹股，短时间里发生破产、退市等的可能性较小，因此在使用历史数据时可以减少幸存者偏差。但缺点是公司类型较为单一，训练样本的数据也较为有限。

3、训练样本期间为2013-2015年。

4、投资方式：每次选股的投资期为1个月，之后进行平仓并重新选股投资。

（注：为便于数据处理，我们以连续的5个交易日视为1周，20个交易日视为1个月。）

三、模型训练

以当前的沪深300成分股为股票池，扣除13年尚未上市以及13-15年期间累计停牌超过30天的股票，数据规模为727个交易日×155只股票，经整理得到5270组样本。对原始数据进行0-1特征分类时，上述特征指标的阈值分别取0（动量因子）、0（波动率因子）、0（资金流因子）、0（MACD）、50（RSI）和0（目标类别）。

我们在全体样本中随机取90%的样本作为训练集，剩下的10%样本作为验证模型泛化能力的测试集。森林规模为200棵树，特征标签的数量我们从5-20进行讨论。对于剪枝方面的考虑，我们采取前文预剪枝中的方法4，即设定信息增益阈值，当分类带来的信息增益过小时便不再进行细分。

表3.1特征个数选择与相关指标评估

注：本表格的数据是在信息增益阈值取0.0001的条件下取得的。

关于上表指标的说明：

我们记tp为真正例，即实际上涨并且模型判定为上涨的样本；fp为伪正例，即实际下跌但模型判定为上涨的样本；tn为真负例，即实际下跌且模型判定为下跌的样本；fn为伪负例，即实际上涨但模型判定为下跌的样本。

则准确率=(tp+tn)/(tp+fp+tn+fn)表示模型做出一个判断时，该判断的的正确率；

精确率=tp/(tp+fp)表示模型判断为上涨的样本中实际也是上涨的比率；

召回率=tp/(tp+fn)表示在整个市场的所有上涨机会中，模型能够抓住的机会的比率。

上表的数据大体上反映出了几个情况：

（1）对于训练集数据，随着特征数量的增加，准确率和召回率都呈明显的上涨趋势，而精确率基本都超过0.8这一相当高的数据，但对于测试集数据，各项指标基本上都明显小于训练集数据。表明模型依然存在过拟合现象。

（2）我们的评估应以测试集的指标为主，其中精确率反映了投资标的（预测上涨）中真正上涨的比率，因此是我们主要的决策指标，同时召回率不应过低，否则当市场机会较少时可能会出现找不出投资标的的情况（即模型全部判定为下跌）。综合这两个指标，我们认为特征数量应在10-15区间为宜。

（3）由于模型本身是一种随机算法，因此即使在相同的参数下，每次计算的结果也会有所出入，为了进一步确保模型的可靠性，我们还应多次计算并考察指标的分布情况

关于过拟合，我们调整了信息增益阈值的参数，但依然不能很好地消除该问题。由于时间关系，我们暂时不讨论其他剪枝方法下是否能更好地解决过拟合的问题。

我们选择上表中指标较为出色的特征个数参数（10、11和14）进行进一步的验证。考虑到计算时间的问题，每一个参数我们都只进行10次计算，并将每一次的计算结果如下表所示：

表3.2关于模型稳定性的多次训练

总的来讲，当特征个数在10个左右时，模型在样本外也有较好的预测效果

四、策略回测

我们用表3.2中测试集指标中精确率最高的森林网络（特征个数为10时的第六次训练结果）进行2016年的回测，回测效果如下图所示：

主要业绩指标：年化收益15.6%，最大回撤18.5%，夏普比率0.63，Calmar比率0.74，胜率57.41%。

总结：总的来说，随机森林算法只是提供了一种分类方法，该方法在实践中的有效性除了受算法本身的影响以外，更依赖于分类的依据（特征指标），如果选取的特征指标对事件的预测（相关）能力较弱，那么再好的算法可能也很难在样本外取得很好的分类效果。因此对于本文的进一步改进方向笔者认为一是关于所选取特征指标的考量，二是如何改进算法（例如剪枝部分）以提高模型的泛化能力。

代码部分：（基本的数据处理部分的代码从略）

1.单棵决策树代码：

2.随机森林训练代码：

3.策略代码：

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华泰证券网上证券交易分析系统（专业版Ⅱ）Ⅴ5.20的股票筛选机如何设置参数？

您可以尝试登陆网上华泰证券交易软件行情系统，点击“智能”--“选股平台”--“技术指标”--“趋向指标”，选择“EXPMA指数平滑移动平均线”，将MA1值设为1日指数平滑移动平均值，MA2值设为25日指数平滑移动平均值，MA3设为45日指数平滑移动平均值。指标线选择为MA2小于MA3，点击左下方“添加”；指标线MA1上穿MA3，点击左下方“添加”，点击“组合选股”，若您的软件数据下载完整则可以选出对应条件的股票。

交易师软件如何将自选股导出（交易师软件怎么导入指标公式）-宅配通娱网

本篇文章大渝百科给大家谈谈交易师软件如何将自选股导出，以及交易师软件怎么导入指标公式对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

1、华泰证券电脑和手机的自选股是可以同步的，用户只需要到电脑或者手机的设置里面进行自选股的同步就可以实现了，是十分简易的操作。

2、你好，登录软件后，在工具菜单中找到自选股设置，选定所有自选股后，选择导出自选股到目标文件，把目标文件目录设定为硬盘或者U盘相应目录，然后命名导出即可。再次安装软件后，选择导入自选股即可。

3、华泰证券交易软件中持仓股里面的选项想要设置的话只需要在设置里面找到账户管理，然后在账户管理找到持仓股票，然后把其他股票选项打开就可以实现了。

4、在自选股界面按左上“编辑”，就会在最下一行出现“同步自选股”。华泰证券的简介：华泰证券股份有限公司（“华泰证券”或“公司”）是一家领先的科技驱动型综合证券集团。

1、首先打开电脑版本的同花顺软件，点击自选股，查看需要导出的自选股（同时可以新增或者更改需要导出的自选股）。

2、同花顺如何导出自选股进入同花顺打开工具打开自选股设置在下方工具栏打开导出板块，双击打开选择存放路径确认就导出成功了如果想要恢复时在打开自选股设置后，选择导入板块，选择刚才保存的路径即可。

3、首先在电脑桌面上打开股票软件。点击自选股的功能会来到添加股票的界面。在添加股票框的右边会看到加自选的功能。点击加自选。这个时候在自选股界面就会出现上证指数的字样。

4、在自选股界面右键，点数据导出，选择导出格式为txt，导出内容只选代码。打开txt文件，删除代码前的SH或SZ字母，保存。在东方财富通，工具-自选导入-弹出框下面的“高级选项”-添加文档-选择要导入的自选板块-完成。

打开同花顺行情软件，找到自选股界面，点击鼠标右键，在弹出对话框找到“数据导出”——“导出所有数据”。

通信达软件中的左上边点击系统并选中数据导出按钮。在跳出的窗口中点击“格式文本文件”（文件格式为txt），同时勾选“报表中所有数据”，选择存储路径后点击导出。打开同花顺软件，点击工具并选择自选股板块设置。

交易终端在上方菜单，交易，设置委托，选择券商，如果已经装好交易客户端手动添加启动软件就好了；导入同花顺自选股可以鼠标在自选股空白区域右键，点击既可。

将导出的自选股复制到另外一台点哪以后，在该台电脑中打开通达信软件。在出现的登录界面中中输入账号和密码点击登录按钮。登录到该软件的后台以后点击上方的工具按钮，选择自定义板块设置按钮。

可以用自选股同步工具。自选股同步工具，不仅可以在东方财富和国泰君安股票软件之间、用户名之间相互同步自选股。而且还可以将自选股同步到云端，在不同电脑上共享。我习惯于用东方财富选股，用国泰君安看盘。

打开东方财富通软件后，点击：工具---自选导入，在出现的对话框里有提示你电脑所安装的通达信自选股的路径，选取后导入即可。

首先打开电脑版本的同花顺软件，点击自选股，查看需要导出的自选股（同时可以新增或者更改需要导出的自选股）。

同花顺软件导出股票日记分为以下四步：打开软件登录，选择自选股，找出需要下载的股票。在要导出数据的股票上点击右键，选择数据导出。选择excel文件的导出地址，选择所需数据范围日期，点击下一步。

在自选股界面右键，点数据导出，选择导出格式为txt，导出内容只选代码。打开txt文件，删除代码前的SH或SZ字母，保存。在东方财富通，工具-自选导入-弹出框下面的“高级选项”-添加文档-选择要导入的自选板块-完成。

打开同花顺行情软件，找到自选股界面，点击鼠标右键，在弹出对话框找到“数据导出”——“导出所有数据”。

1、点“查看”——“系统设置”（CTRLD），打开系统设置窗口，点“板块”。如图所示，列出了你的自选股和设置的其他板块。选中“自选股”，点“导出”打开一个“另存为”的窗口。

2、问题一：通达信中，如何导出自选股到word和excel文档点击系统菜单，选择导出即可导为txt或excel文档。

3、双击打开通达信平台，找到最上方的工具并鼠标左键点击。点击“工具”在下拉框中找到“用户板块设置”。打开设置后，在上方选择要导出的自定义板块。在右下方选择导出板块并自定义文件名。

4、随便打开一个股票的K线图，34，【数据导出】，【高级导出】，【添加股票】，把沪A、深A的股票全部选上。选择好路径。

5、在电脑上打开通达信软件进入，点击上方的工具。在出现的选项中选择自定义板块按钮进入。在弹出的对话框中点击导入板块，选择从文本导入按钮。此时可以看到对话框中选择取文本文件。

交易师软件如何将自选股导出的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于交易师软件怎么导入指标公式、交易师软件如何将自选股导出的信息别忘了在大渝百科进行查找喔。

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