量化策略在投资中的应用是什么?这些策略有哪些优势和风险?
1.模型风险:量化策略依赖于历史数据和假设模型,如果市场环境发生变化,模型可能失效,导致投资损失。2.技术风险:量化策略的执行依赖于计算机系统和网络,任何技术故障都可能导致交易失败或延迟。3.过度拟合风险:在模型构建过程中,如果过度优化以适应历史数据,可能会导致模型在实际应用中表现不佳。总之,量化策略在期...
黄仁勋最新访谈:AGI即将来临,AI将彻底改变生产力
谈及AI对生产力的影响,黄仁勋乐观地表示,AI将极大提升企业的效率,带来更多的增长机会,并不会导致大规模失业。同时,他也呼吁业界加强对AI安全性的关注,确保技术的开发和使用有益于社会。全文要点总结如下:(AGI助理)很快就会以某种形式出现……一开始它会非常有用,但并不完美。然后随着时间的推移,它会变得越来越...
如何通过图表分析黄金趋势?这种分析方法有哪些局限性?
过度拟合是指在分析过程中,过于依赖特定的历史数据,导致分析结果与实际情况不符。例如,某些投资者可能会根据特定的历史数据绘制出复杂的趋势线,但这并不意味着这些趋势线在未来仍然有效。4.市场情绪的影响图表分析主要关注价格走势,但市场情绪对黄金价格的影响同样重要。例如,在市场恐慌时期,黄金通常被视为避险资产...
跑步中的“过拟合”:跑步训练中你被自己“骗”了吗?
在跑步训练中,“过拟合”指的是你将过于关注细节,而忽略了整体的训练目标。例如,你可能只专注于提高配速,却忽略了力量训练的重要性;你可能过度追求高强度训练,却忽视了休息和恢复的必要性;你可能为了追求更好的装备,却忽略了自身的训练计划和执行力。跑步训练中的“过拟合”表现过度追求速度和配速:你总是想跑...
自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...
过拟合是指机器学习模型在训练数据上表现很好,但在测试数据或新数据上表现较差的现象。过拟合通常发生在模型过于复杂或者训练数据过少的情况下,导致模型学习到了训练数据中的噪声或不重要的特征,而忽略了数据中的真实规律。这里需要举例说明自动驾驶场景中需要怎样才能进行有效的池化保留住最重要的主要特征数据。比如我们...
北大对齐团队独家解读:OpenAI o1「后训练」时代强化学习新范式
随着模型尺寸逐渐增大,预训练阶段参数ScalingUp带来的边际收益开始递减,如果想要深度提升模型推理能力和长程问题能力,基于强化学习的Post-Training将会成为下一个突破点(www.e993.com)2024年10月23日。早在2018年Ilya在MIT的客座讲座上,他便分享过自己对于通过RL和Self-play走向AGI的信心。OpenAI探索ParameterScaling...
再谈量化策略失效的问题
过度拟合:在构建量化模型时,如果过度拟合了历史数据,即过多地依赖历史数据的特定模式,可能会导致模型在未来的表现不佳。这样的策略在真实市场中可能会失效。数据质量问题:策略的有效性取决于使用的数据的质量和准确性。如果数据出现错误或缺失,可能会导致策略的信号不准确,从而失效。
期货海龟交易法则:即使公开所有的交易秘密,大多数人依然是爆仓的...
过度拟合(overfitting)或曲线拟合:系统可能太过复杂,以至于失去了预测价值。由于它与历史数据的吻合度太高,市场行为的一个轻微变化就会造成效果的明显恶化。交易者效应物理学中有一个叫作观察者效应(observereffect)的概念,它的意思是,衡量一种现象的行为有时候也会影响这种现象,观察者的观察行为反而打扰了他们的试...
OpenCV分享:计算机视觉的六大问题、原因以及解决方案
这可以通过使用无监督和半监督学习来克服。计算机视觉问题可能出现的另一个原因是,视觉系统容易做出错误的预测,而研究人员可能不会注意到这一点。当我们讨论标记数据集稀缺性的话题时,我们同时必须熟悉不正确的标记。当贴错标签时,就会发生这种情况。在模型部署期间,它可能导致不准确的预测。
AI大爆发时代,人工智能如何赋能司法审判——“司法人工智能与法院...
可以通过人工智能进行量刑预测来实现类案类判,值得注意的是通过机器学习来实现量刑预测需要规避好过拟合风险,避免机器学习过程中将不相关因素作为量刑参考,形成算法歧视。二、人工智能可以参与辅助审判。庭审工作对当事人进行察言观色可以为法官带来更全面的判断,但庭审过程中法官的精力是有限的,无法全程关注每一位当事...