使用AI检测有缺陷的压接
例如,CFM系统只需使用正常制造操作中的30个数据点即可准确检测故障,而无需任何缺陷数据。但是,仅使用30个数据点训练任何AI模型都具有挑战性。造成这种情况的原因是过度拟合,即模型变得过度定制于有限的训练数据,从而降低了其检测看不见的缺陷的能力。此外,初始集中没有异常数据可能会阻碍AI识别和区分异常...
如何通过技术分析进行钢铁期货交易?这种分析方法有哪些优缺点?
因此,通过分析这些数据,交易者可以识别出潜在的买卖信号。在钢铁期货交易中,常用的技术分析工具包括移动平均线、相对强弱指数(RSI)、布林带、MACD(移动平均收敛散度)等。这些工具可以帮助交易者识别趋势的方向、确认趋势的强度以及寻找潜在的反转点。例如,移动平均线是一种平滑价格数据的方法,通过计算一定时期内的平均...
如何分析期货的市场信号?这种分析方法有哪些局限性?
量化分析的优势在于其能够快速处理和分析数据,减少人为情绪的影响。然而,量化分析的局限性在于模型的建立和验证需要大量的历史数据和计算资源,且模型可能存在过拟合的风险。此外,市场环境的突然变化可能导致模型失效。为了更直观地展示不同分析方法的优缺点,以下表格进行了简要对比:综上所述,投资者在分析期货市场信号时...
《微观量化百问》第十四期丨模型和模型训练中的过拟合
一、训练过拟合是机器学习语境下偏狭义色彩的过拟合,指“机器学习模型在训练集上表现良好,但在测试集或新数据上表现较差”。产生原因是模型超参数选择不当或模型过度训练,解决方案通常是采用合理的交叉验证方法选择模型超参数。二、回测过拟合是量化研究语境下偏广义色彩的过拟合,指“量化模型在回测阶段表现好,在实盘...
11种经典时间序列预测方法:理论、Python实现与应用
不适用于具有明显趋势或季节性的数据适用场景金融市场的短期波动分析质量控制中的过程监控信号处理中的噪声滤除参数解释q:移动平均阶数,表示模型考虑的过去白噪声误差项数量移动平均系数:表示过去白噪声误差对当前值的影响程度Python实现fromstatsmodels.tsa.arima.modelimportARIMA...
如何配置TB以优化交易策略?这种配置方法有哪些局限性?
为了更好地理解这些配置方法的优缺点,以下是一个简单的对比表格:综上所述,通过合理配置TB,可以显著优化交易策略的执行效果(www.e993.com)2024年10月23日。然而,用户在配置过程中需要警惕过度拟合、数据源依赖性和策略复杂性等潜在问题,以确保策略在真实市场中的稳定性和盈利能力。
人与不同AI算法的恰当组合是人-AI协同的关键
机器学习依赖于数据驱动的模型,深度学习则通过多层神经网络处理复杂数据。自然语言处理专注于语言理解与生成,计算机视觉则致力于从图像中提取信息。不同类型的算法具有各自的优缺点,适用于不同的应用场景。例如,传统的机器学习算法在小规模数据集上表现良好,但在大规模数据集上可能面临过拟合的问题。深度学习虽然在处理...
魏斌|法律大语言模型的司法应用及其规范
法律大语言模型较传统的法律人工智能有其技术优缺点,分析它们对于厘清法律大语言模型的边界有重要作用。大语言模型的优点是其能够胜任法律任务的直接原因,而缺点则限制了它在处理复杂法律问题上的能力。(一)法律大语言模型的优势1.高级自然语言处理能力
iFinD风控日报20241016:深交所强化程序化交易监管
2023个税汇算清缴数据发布,超七成人员无需缴纳个税国家税务总局发布的2023年度个税汇算清缴数据显示,我国取得综合所得的人员中,无需缴纳个税的人员占比超过七成,在剩余不到三成的实际缴税人员中,60%以上仅适用3%的最低档税率,缴税金额较少;年收入100万元以上的高收入者约占申报人数的1%,但这部分人申报缴纳的个税...
早新闻|事关英特尔产品,中国网络空间安全协会发文
数据是个宝数据宝炒股少烦恼宏观热点中国网络空间安全协会:应系统排查英特尔产品网络安全风险中国网络空间安全协会发文称,英特尔产品存在安全漏洞问题频发;可靠性差,漠视用户投诉;假借远程管理之名,行监控用户之实;暗设后门,危害网络和信息安全等问题。建议对英特尔在华销售产品启动网络安全审查,切实维护中国国家安全...