不能在黎明前牺牲!保住本钱是根本,也是交易的先决条件

首先,公式中分子的bp-q代表“赢面”,数学中叫“期望值”(expectation),凯利公式指出:正期望值的游戏才可以下注,这是一切赌戏和投资最基本的道理,也就是前面讲的“没有把握,决不下注”。其次,赢面还要除以“b”才是投注资金比例。也就是说赢面相同的情况下,赔率越小越可以多押注。这一点不容易直观理解...

12个必须了解的AI模型评估指标

R平方的公式如下:MSE(模型):预测值与实际值的均方误差MSE(基线):平均预测与实际值的均方误差换句话说,与仅预测训练集中目标的平均值作为预测的非常简单的模型相比,我们的回归模型有多好?2.12调整R平方如果模型的性能等于基线,则R平方为0。模型越好,r2值就越高。具有所有正确预测的最佳模型的R...

教你三步骤回测策略:打造高胜率交易策略,击败其他交易员的必备...

你应该知道,没有黄金公式或规则可以定义你的交易策略是好是坏。对于你进行的所有分析,你都需要牢记必要的背景。其中一些背景包括你的投资组合中还有哪些其他资产、市场环境以及该策略的独特特征。例如,有些策略在设计上风险更大。当然,它们也会获得更高的利润。其他策略则更为保守,会导致你的投资组合在回测结束时的价...

如何让自己在“输”的时候仍然获益?

4、凯利公式是求极值的结果,其中的三个变量是“胜率、赔率和下注比例”。但该公式只在期望值为正时有效,所以赫尔穆特说“只打手牌轮次的12%”(当然德扑还有别的诈唬要素);5、一个不全面的描述～即使期望值相同,貌似胜率比赔率更重要。这也和资本的分配、重复的次数有关;6、在投资中,“胜率”和“赔率”...

AI经济学 | 第二章:中国AI发展面临的挑战与应对之道

对于Transformer大模型,其模型训练的算力需求公式大概为:C≈6ND(N为模型参数量,D为训练数据量)。基于上面的公式,可以对于GPT-3、GPT-4这类的大语言模型所需算力进行测算,若以7天作为单次训练时长,得出GPT-3这样的千亿参数模型训练需要的DGXA100/H100数量大概为500/80台;GPT-4这样的万亿参数模型用30天进行...

何恺明的MIT人工智能第一课:深度表征学习_腾讯新闻

例如,该方程基本上表示该层输出的方差等于输入神经元的数量乘以权重矩阵的方差乘以输入信号的方差(www.e993.com)2024年11月11日。因此该层将通过该缩放因子缩放信号的方差。如果我们没有任何激活或者我们的激活函数是线性的,我们可以在非常深的神经网络中多次应用这个公式。好吧,我们将看到方差仍然按比例缩放许多缩放因子的乘积。这个方程基本上表示...

优思学院|六西格玛质量管理的工具、方法和手段

DMAIC方法是六西格玛项目的核心过程,也可说是一套强大的思维模式。或者,你可能听说过这个术语,但它到底是什么呢?首先,DMAIC代表着该方法的五个步骤:定义(Define),测量(Measure),分析(Analyze),改进(Improve),和控制(Control)。定义阶段项目团队开始创建团队章程,确定团队成员,并选择要改进的流程。此阶段的目标是...

深入理解双变量(二元)正态投影:理论基础、直观解释与应用实例

让我们从定义两个随机变量X和Y的联合密度函数开始:计算协方差矩阵的行列式:和协方差矩阵的逆:将此代入密度函数的表达式,我们得到:现在,正态二元分布的边际概率密度函数是正态单变量。X的边际函数由以下公式给出:现在我们可以计算给定X=x时Y的条件分布。注意,这仍然是正态的:...

多元时间序列分析统计学基础:基本概念、VMA、VAR和VARMA

你是否已经看到类似最后一个方程的公式?在VMA部分已经看到过这个。如果VAR(p)过程是平稳的,它可以写成VMA表示。然后协方差矩阵计算如下:在公式中,它是由广义Yule-Walker矩阵方程推导出来的,我们不解释这个概念,总之就是如果VAR或VMA满足特定条件,它们可以相互转换。

大模型扫盲系列——大模型实用技术介绍(上)

公式:假设一个层的输入为X={x1,x2,...,xm},其中m是批量大小。BatchNorm归一化步骤如下:计算批量均值:;计算层方差:;归一化:,其中??是一个很小的数,防止分母为零;位移和缩放:,其中γ和β是可学习的参数,用于恢复归一化可能丢失的表示能力。