公号: ETF定投报( etfdtb )中国投资成绩出色的ETF实盘指导财富号. 利用市场估值与投资者情绪变化,对ETF指数长期定投,低买高卖,做多中国,这是最适合懒人小白的财富自由之路。 第三轮:ETF定投十年十倍计划 …
表示就是训练集非常好,而测试集非常差: 这是集成树分类的代码: import lightgbm as lgb import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score def learning_rate_power(current_round): base_learning_rate = 0.19000424246380565 min_learning_rate = 0.0001 lr = base_learning_rate * np...
研究了一下美国国债,没想到有很多分类,而且我也不知道怎么输入代码,交易代码太抽象了,记不住,网友给我推荐了一个ETF:$美国国债20+年ETF-iShares(TLT)$,我还是选这个吧,至少我能记住代码,而且交易量比$美国短期国债指数ETF-iShares(SHV)$要强,流动性好。因为我是美股和港股都做的,所以美金在亚洲时间有时候需要卖...
Defiance Daily Target 2X Long SMCI ETF(“基金\u201d”)寻求每日杠杆投资结果为Super Micro Computer, Inc.(纳斯达克股票代码:SMCI)(“基础证券\u201d或“SMCI\u201d”)股价每日百分比变化的两倍(200%)。SMCX不直接投资于SMCI。由于该基金寻求每日杠杆投资结果,因此与大多数其他交易所交易基金(etf)非常不同。
这是集成树分类的代码: importlightgbmaslgb importnumpyasnp fromsklearn.metricsimportaccuracy_score,f1_score deflearning_rate_power(current_round): base_learning_rate =0.19000424246380565 min_learning_rate =0.0001 lr = base_learning_rate * np.power(0.995,current_round) ...
这是集成树分类的代码: import lightgbm as lgb import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score def learning_rate_power(current_round): base_learning_rate = 0.19000424246380565 min_learning_rate = 0.0001 lr = base_learning_rate * np.power(0.995, current_round) ...