1、具体流程1。利用Python编写好策略，选择选好的股票池。2。设置开始和结束的时间点，然后设定资金池3。通过股票池和日期获得股票数据，然后按照设定的间隔，比如每天/每 分钟调用回测函数。4。下单后，交易软件处理交易。5。绘制图表显示回测结果6。回测结束后，画出收益和基准收益曲线，列出每日持仓，每日交易和一 些列风险数据。风险指标学习...

树模型决策树：从根节点开始一步步走到叶子节点（决策）所有的数据最终都会落到叶子节点，既可以做分类也可以做回归树的组成根节点：第一个选择点非叶子节点与分支：中间过程叶子节点：最终的决策结果决策树的训练与测试训练阶段：从给定的训练集构造出来一棵树（从跟节点开始选择特征， 如何进行特征切分）测试阶段：根据构造出来的树模型从上到下去走一遍就好了一旦构造好了决策树，那么分类或者预测任务就很简单了，只需要走一

1、具体流程1。利用Python编写好策略，选择选好的股票池。2。设置开始和结束的时间点，然后设定资金池3。通过股票池和日期获得股票数据，然后按照设定的间隔，比如每天/每 分钟调用回测函数。4。下单后，交易软件处理交易。5。绘制图表显示回测结果6。回测结束后，画出收益和基准收益曲线，列出每日持仓，每日交易和一 些列风险数据。风险指标学习...

1、具体流程1。利用Python编写好策略，选择选好的股票池。2。设置开始和结束的时间点，然后设定资金池3。通过股票池和日期获得股票数据，然后按照设定的间隔，比如每天/每 分钟调用回测函数。4。下单后，交易软件处理交易。5。绘制图表显示回测结果6。回测结束后，画出收益和基准收益曲线，列出每日持仓，每日交易和一 些列风险数据。风险指标学习...