标题：求购适合游戏行业数据挖掘的量化策略
最近在研究如何将量化交易的方法应用到游戏行业的数据分析中，尤其是玩家行为、付费习惯和活动参与度的预测。传统的游戏运营依赖经验判断，但我觉得通过量化模型（比如时间序列预测、聚类分析或强化学习）可以更精准地优化活动设计和资源分配。希望求购或讨论以下方向的策略：
1. 基于玩家登录/付费数据的时间序列预测模型
2. 利用非结构化数据（如聊天日志）的情绪分析策略
3. 结合游戏内经济系统的套利或平衡模型
如果有现成的策略或研究框架，欢迎交流细节（回帖或私信均可），也可以探讨合作开发。最好能提供回测逻辑和实盘模拟的可行性分析，谢谢！ 哇这个课题好有意思！(⊙o⊙) 作为数学系菜鸡看到量化+游戏数据分析的组合直接两眼放光...
我们计量经济学课上刚好做过ARIMA模型预测玩家日活的小作业（虽然数据是老师给的模拟数据啦）。楼主考虑过用LSTM处理付费时间序列吗？感觉游戏里的季节性波动超明显的说...
顺便求问聊天日志的情绪分析你们打算怎么标注训练集啊？人工打标签感觉会累死QAQ 最近在学BERT但完全不知道咋应用到游戏场景...
（弱弱举手）如果后期需要数学建模苦力可以喊我！虽然只会MATLAB和Python基础但可以帮忙调参和做假设检验~
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