程序化交易测试的含义是什么?这种测试如何帮助投资者优化策略?
过度拟合是指策略在历史数据上表现良好,但在未来市场中表现不佳的情况。通过测试,投资者可以调整策略参数,减少过度拟合的风险,从而提高策略的稳健性。此外,程序化交易测试还能帮助投资者优化交易成本。交易成本包括佣金、滑点和市场冲击等,这些成本会直接影响策略的盈利能力。通过测试,投资者可以模拟不同交易成本对策略...
如何分析和了解市场趋势?这些分析方法的有效性如何验证?
市场情绪分析也是不可忽视的一环。投资者的乐观或悲观情绪会对市场产生显著影响。可以通过观察新闻报道、社交媒体的舆论倾向、投资者调查等方式来评估市场情绪。为了验证这些分析方法的有效性,我们可以采用回测的方式。选取一段历史时期的数据,按照特定的分析方法进行模拟交易,然后比较实际结果与预期结果。同时,还可以对比...
黄仁勋最新万字访谈:AGI即将来临,AI将彻底改变生产力
我认为硅谷正在形成一种共识,即整个模型层、商品化的Llama使许多人能够以非常低廉的价格建立模型。所以早期我们有很多模型公司。这些,特征、语调和凝聚力都列在清单上。很多人质疑这些公司是否能够在经济引擎上建立逃逸速度,从而继续资助下一代。我自己的感觉是,这就是你看到整合的原因。OpenAI显然达到了速度。他...
人工智能系统为何会产生幻觉?深入探究
过度拟合:数据库中的信息过多是人工智能系统产生幻觉的另一个原因。已识别的神经网络存在一些问题,即在从这个有限数据集中的模式中学习时,它们可能会“记住”或“过度拟合”过于嘈杂的模式。这反过来又使它们在接触到与训练中不同的输入时更容易产生幻觉。误差积累:输入数据中的小误差或噪声将在其分层处理形式中会...
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。
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(www.e993.com)2024年10月23日。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...
又一位大佬离世!年化收益达66%,他是如何做到的
对于没有明显逻辑可以解释但重复发生的价格特征,当时华尔街的一般做法是置之不理,但西蒙斯团队会小仓位进行交易。为避免因数据过度拟合产生的无意义巧合的影响,研究人员会努力了解异常现象出现的原因,随着时间的流逝,他们通常会发现合理的解释。由于竞争对手从一开始就放弃了这些模式特征,这让西蒙斯团队积累了相对优势。
月之暗面杨植麟专访:AI不是接下来一两年找到PMF,而是接下来十到...
杨植麟:产业界和学术界从前几年有更多结合,现在趋势在变化:更多有价值的突破会产生在工业界,这是发展的必然规律。先从探索性研究开始,逐渐转移到更成熟的工业化过程,但不意味着工业化过程中不需要研究,只是纯研究会很难做出有价值的突破。腾讯新闻《潜望》:从这几位颇有名望的导师身上学到了什么?
生成模型的流形、KL的正式严格定义
换句话说,虽然GANs不会受到流形过拟合的困扰,但它们仍然可能难以对基于流形的数据进行建模。然而值得注意的是,GANs与基于似然性的模型的流形相关问题在根本上是不同的:前者使用一个适当的低维模型(当d<D时),而由此产生的问题仅仅是由于优化目标;而后者是全维模型,因此被错误规定。尽管如此,GANs仍然可能出现拓扑...
中泰证券资管李玉刚:量化只是工具,基于归纳的决策很难避免黑天鹅
“如果只是通过回溯历史去探索规律,很容易发生过度拟合的问题;如果不能回答‘为什么’,过拟合的危害可能要高过拟合不足的危害”,李玉刚说。"黑天鹅之说,来源于认识论上的休谟问题,或归纳问题。休谟对归纳法的合理性提出质疑,认为基于归纳做出的预测,我们是无法证明其合理性的。无论我们观察到多少只白天鹅,都无法...