华宝基金徐林明:以量化对冲策略抓取稳健绝对收益
徐林明表示:“量化对冲型产品追求的是通过债券外的途径实现绝对收益,通过量化对冲策略,获取与市场涨跌基本无关的绝对收益。”对冲运作积极因素涌现尽管量化对冲产品与市场表现相关度较低,但其仍然受到阿尔法水平和股指期货定价情况等因素的影响。徐林明表示:“首先,当超额收益能够覆盖对冲成本时,对冲是有效的;如果超额收...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
FacePsy系统在预测参与者的PHQ-9抑郁评分时,取得了中等精度(平均绝对误差3.08),为移动端抑郁症检测提供了新的可能。研究发表在ProceedingsoftheACMonHuman-ComputerInteraction上。#大脑健康#神经技术#抑郁症检测#面部识别#智能手机应用阅读更多:Islam,Rahul,andSangWonBae.“FacePsy:An...
AI产品经理常用的模型评估指标介绍
对于回归问题,常用的模型评估性能指标:均方误差(MeanSquaredError,MSE)、均方根误差(RootMeanSquaredError,RMSE)、MAE(平均绝对误差)、R??系数。2.稳定性指标模型的稳定性是指模型在不同的数据集(如训练集、验证集、测试集)、不同的环境条件(如不同的硬件、软件平台)或者随着时间的推移,其性能表现...
TimeMOE: 使用稀疏模型实现更大更好的时间序列预测
平均平方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE):这两个指标用于衡量预测值与实际值之间的差异。在零样本和微调场景下,TimeMOE在这些指标上都显著优于基线模型。计算效率:与同等规模的密集模型相比,TimeMOE在训练成本上平均降低了78%,推理成本降低了39%。零样本性能:在六个基准数据集上的零样本预测任务中,TimeMOE...
谷歌DeepMind再放大招!AlphaProteo直接设计全新结合蛋白,加速药物...
4.模型的评估与验证:准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC计算,平均绝对误差、均方差、R2分数、可释方差分数,交叉验证等5.sklearn工具包基本使用6.化合物编码方式和化合物相似性理论知识7.rdkit工具包的关于分子的基本使用1.RDKit安装2.基于RDKit的分子读写3.基于RDKit的分子绘制4.基于RDKi...
谷歌揭秘大模型不会数r原因:嵌入维度是关键,不止分词器问题
实验结果显示,随着词汇量的增加,Gemini1.5在计数任务上的平均绝对误差显著上升,而“BinaryBaseline”的误差要低得多(www.e993.com)2024年10月18日。这表明,词汇量的增加,而非序列长度的增长,是导致大模型计数能力下降的主要原因。不过作者也表示,虽然这项研究一定程度上划定了大模型计数能力的上下界,但这些界限还不够紧致,距离理想的结果还有...
智力真的能通过IQ测出来吗?
值得一提的是,智商测试结果只是一个估算,本质上只是一个相对指标,它反映的是个人在所属群体中的相对位置,而该群体的平均分被设定为100分。此外,正如心理学,乃至其他科学领域中的任何测量手段一样,智商测试也不可避免地存在误差。因此,在公布智商分数时,通常会附带一个置信区间,如正负5分。
对话非夕科技:让机器人像人手一样灵敏,四个斯坦福博士另辟蹊径造...
硅星人:非夕去年进行了战略调整,把AI团队独立成了新公司穹彻智能,这是出于什么考量?钟书耘:孵化出穹彻,是因为力控机器人和AI大脑的应用领域都很广。如果两者一直绑定在一起,外界可能会认为非夕的AI只能用于非夕机器人,或者非夕机器人只能使用特定AI。实际上这两部分技术都很通用,两个通用平台能创造出更多新东西,各...
轻松、有趣的掌握梯度下降!|向量|回归|导数|均方|多项式_网易订阅
成本函数实质上是通过回归指标,例如平均绝对误差和均方误差,来量化预测值和期望值之间的总误差。5、平均绝对误差平均绝对误差测量的是一组预测样本中平均误差的大小,而无需评估其方向或矢量,可以通过以下公式进行建模。6、均方误差均方误差可找到预测值与实际值之间平均差的平方。除了最后取值为平方而不是绝对值这...
中国高等教育将在2038年左右迎来历史性“生源拐点”!
预测误差检验是指通过对比预测结果与预测对象发展变化的真实结果的差距,预测误差越小,说明预测越准确。根据平均绝对百分比误差(MeanAbsolutePercentageError)的标准,当误差值小于10%为高精度预测,处于10%~20%为良好预测,处于20%~30%为可行预测,大于50%为错误预测。本研究将ARIMA(1,1,0)模型拟合的1990—2023年普...