人工智能选股中数据标注方法实证研究

人工智能选股中数据标注方法实证研究

本研究聚焦于人工智能选股领域，深入探讨不同数据标注方法对模型预测效果的影响。通过实证分析，我们比较了多种常用数据标注方法的优劣，并揭示了其内在机制。研究结果为人工智能选股模型的构建和优化提供了 valuable insights，有助于提升模型的预测准确性和稳定性。

核心内容:

• 系统性地梳理和总结了人工智能选股中常用的数据标注方法；
• 设计并执行了严格的实证实验，比较不同标注方法对模型性能的影响；
• 深入分析了实验结果，揭示了不同标注方法影响模型性能的内在机制；
• 为人工智能选股模型的数据标注实践提供了指导性建议。

研究意义:

本研究为人工智能选股领域的进一步发展提供了 empirical evidence，有助于推动人工智能技术在金融领域的应用落地。