如何进行模型回测以优化交易信号?这种回测方法有哪些局限性?
1.数据收集:首先,收集历史市场数据,包括价格、成交量、开仓量等。数据的质量和覆盖范围直接影响回测结果的准确性。2.策略定义:明确交易策略的规则,包括入场点、出场点、止损和止盈等。策略的清晰定义是回测的基础。3.回测执行:使用编程工具(如Python、R等)或专业软件(如MetaTrader、TradeStation等)执行回测。回测过...
期货沥青市场的趋势分析方法有哪些?这些分析方法的准确性如何评估?
1.技术分析法技术分析是通过研究历史价格和交易量数据来预测未来市场走势的方法。常用的技术分析工具包括移动平均线、相对强弱指数(RSI)、布林带等。这些工具可以帮助投资者识别市场的趋势、支撑和阻力位,从而制定交易策略。2.基本面分析法基本面分析侧重于研究影响沥青供需的基本因素,如全球经济状况、原油价格、...
特征工程在营销组合建模中的应用:基于因果推断的机器学习方法优化...
最简单的MMM方法是对营销渠道进行线性回归来拟合销售数据:然而我们知道还有其他变量可能影响销售,需要考虑是否将它们纳入模型。这些变量包括:季节性变量:销售通常呈现自然的季节性模式重大事件指标:如足球世界杯期间的销售增长价格:假设销售与价格有强相关性网站访问量:网站流量增加通常伴随销售增长考虑到这些额外的...
大模型合成数据机理分析,人大刘勇团队:信息增益影响泛化能力
近年来,研究人员提出了多种合成数据生成方法[6-8],其中最为有效且常见的是通过一个在相关内容上进行过预训练的大语言模型生成合成数据。具体来说,生成过程通常是基于少量的真实数据,编写一组特定的prompt,再经由生成模型生成具有针对性和高质量的合成数据,如图1所示。这种方法不仅能够缓解后训练过程中数据不足...
检测新环境,上下文领域泛化:理解边际迁移学习的益处和局限
在领域泛化(DG)中的边际迁移学习工作的基础上,我们将上下文概念形式化为一组源自与输入本身相同领域的数据点的置换不变表示。我们提供了在原则上可以带来益处的条件下,这种方法的理论分析,并制定了两个在实践中可以轻松验证的必要标准。此外,我们提供了关于边际迁移学习方法有望实现鲁棒性的分布偏移类型的见解。实证...
深度解密大语言模型: 数据, 评估和系统 | 斯坦福最新“构建LLM大...
预训练:预训练的目标是让模型学习语言的基本结构和语法,通过在大量文本数据上训练,模型掌握了基础的语言知识(www.e993.com)2024年10月23日。后训练:后训练则是为了让模型更符合用户的期望,通过微调模型,使其能够更好地遵循指令,并减少幻觉现象的出现。数据处理与评估数据收集与处理:数据的收集和处理在LLM的构建中至关重要。从网络爬虫抓取的海...
不同数据集有不同的Scaling law?而你可用一个压缩算法来预测它
通过PCFG的句法性质调节数据复杂度概率式上下文无关语法(PCFG)是计算语言学的一种基础工具,可用于建模自然语言的句法。PCFG是对标准的上下文无关语法(CFG)的扩展,即在生成规则中关联了概率,从而能以一种可量化的方式表征语言的模糊性和可变性。这些语法会生成树,其中每个节点都表示一个句法类别,每条边则表示用于...
共同推进计量经济学科前沿理论研究及应用
基于上述估计方法可得到处理效应的预测值,在N和T的不同情形下,萧政从理论上给出渐近均方预测误差意义下的较优方法,并通过数值模拟验证了理论结果。他指出,当某一政策有宏观或全局影响时,需要考虑基于方程组而非其报告中介绍的单一方程的方法。此外,当政策变化导致决策规则发生改变时,仅基于特定政策变化变量的预测...
...4 越来越聪明是因为 post-traning,大模型短期没有数据瓶颈
他还认为,数据瓶颈的问题有可能被夸大了,短期内看不到数据瓶颈。未来随着瓶颈的到来,pre-training的方式也会逐步升级。文章转载自「海外独角兽」。以下为本文目录,建议结合要点进行针对性阅读。01模型将解锁哪些新能力?02如何安全地部署AGI?03RLHF与模型的逻辑推理04ChatGPT的诞生05AI能帮...
一文搞懂大模型!基础知识、 LLM 应用、 RAG 、 Agent 与未来发展
台如其名,在这个平台上,我们可以进行数据管理、模型训练、模型调试、模型部署已经模型评测等工作。一般来说,根据业务需求可以使用一些通用或者某些垂域的模型进行微调训练,再将训练后的模型进行部署。这种方式进行训练部署的模型兼具了高安全性和高能力的特点。