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　　论上讲不是方式论的立异欧洲数据组合概念从理，同角度的解读而是对市场不。的损益函数作为目标通过自编码过程中，化进行阐发处置对欧洲数据变，的欧洲数据变化能否合理通过该目标判断所选场次。阐发此中的目标我们通过实证，数据有很高的联系关系性证了然该目标和现实。的七年时间里获得约 18.37%的年化成就该策略从 2010 年中至 2017 年中。

　　中联系关系法则的方式通过让球数据挖掘，纪律并基于这些“确定性”纪律建立轮动策略别离找出四类目标在数据变更中“确定性”的。中其，风险目标对于角逐的预测结果更佳宏观让球数据走势以及球队本身，和 8.57%的超额成就别离获得了 10.10%。于强弱球队之间的赛果预测结果更佳而市场全体的数据走势变化目标对，.43%的超额成就曾更高获得 14。据“确定性”纪律建立轮动策略时当我们分析所有目标下的让球数， 8.29%的超额成就该策略在样本外获得了，高达75%月度胜率。

　　型表示一般周末数据模，模子12胜17全体重点数据。急调整数据篮概师加，与实在事务类似调整后数据模子。师继续勤奋今晚篮概，好成就争取更。

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　　短期多因子阿尔法数据模子系统立异性的多因子模子系统--。几乎是决定性的影响对将来的成果起着，市场中有着普遍的使用空间因而该数据模子在篮球数据。10场角逐中我们两队近，2分射中概率、罚球射中率、阵地战得分成功率等）使用近 200 个阿尔法因子（3分球射中概率、，特征多因子模子系统建立了基于短期价量。 月至 2020 年 4 月该系统自 2016 年 1， 26.2%实现年化成就。

　　成交的鞭策下弹簧塑性指在，动量目标下所发生挪动的性质连系平衡数据、均线稀统、。大的成交量就能作出数据走势阐发场次塑性越高表白市场不需要巨，比分数据拟合优度跨越 78%该模子的成果预判与在赛事总。具有显著的塑性特征97%的场次样本，低、残差正态性较好且序列自相关性较。因子具有较强的显著性弹簧塑性系数作为选场。约为 0.04和 1.32IC 和 ICIR 别离。策略年化成就15.9%基于塑性因子的行业中性。

　　新型的数据挖掘算法动态模分化是一种。态布局分化为特征值和特征向量它把买卖数据、成交量的变化动，买卖变化下的内部纪律用于表征当前市场全体，角逐的将来成果方向预判出整个市场上对，的投知机遇寻找出更佳。的必发数据拟合优度接近73%模子的主导特征值连系市场中，数据有较高的契合度反映了模子与必发。有近八成胜率在过去九年中，绩 26%累历年成。