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?
模型回测的基本步骤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...
新型高效的气液反应过程:套管膜式微反应器有点强
Kierzkowska-Pawlak等[82-83]利用Danckwerts传质模型和Hatta数建立数学模型描述套管膜式反应器内的气体传质-反应过程,并且通过拟合实验数据得到气液反应动力学常数的过程。利用上述方法,Zhang等[84]通过记录反应过程中气体流速变化,在2min内快速测定了不同温度下化学吸收CO2气体和有机物臭氧化反应过程的反应速...
《微观量化百问》第十二期丨金融数据的复杂性及数据处理的重要性
数据清洗和预处理的步骤一般包括:缺失值处理、重复值处理、数据去极值、数据中性化(指消除数据中的某些因素对投资策略的影响,从而使策略更具普适性和可靠性。常见的中性化包括市值中性化、行业中性化、风格中性化等)、数据标准化(如日期可能需要被转换为特定的格式)等。(CIS)校对:刘榕枝...
拓者如何回测以优化交易策略?这种回测方法有哪些潜在局限性?
首先,回测的基本步骤包括数据收集、策略编写、模拟执行和结果分析。数据收集是基础,高质量的历史数据是回测准确性的前提。策略编写则需要交易者具备编程能力,能够将交易逻辑转化为可执行的代码。模拟执行阶段,交易者需设定初始资金、交易成本等参数,确保模拟环境尽可能接近真实市场。最后,结果分析阶段,交易者需关注策略的收...
【人工智能】较小的模型在高阶思维中是否经常遇到困难?
过度拟合基准:许多模型在GSM8K等既定基准上表现良好,但在处理修改或组合问题时却举步维艰。这表明模型可能过度拟合特定数据集,而不是学习广义推理技能。上下文干扰:当呈现不相关或额外的上下文时,LLM很容易分心。例如,即使模型正确解决了问题1,它们也常常无法在问题2中准确使用此信息,从而导致最终答案不正确...
一篇文章系统看懂大模型
预训练Pre-training:表示在大量数据集上训练模型的过程,预训练的数据集通常比较大,种类也比较多,训练后获得的是一个通用能力比较强的大模型,就好像一个人通过义务教育和上大学学习了多种通用知识,具备解决通用问题的哪里;模型微调Fine-tuning:模型微调表示大模型在特定任务或小数据集上进一步训练模型以提高模型解决...
4万字解读有关『端到端自动驾驶』的概念混淆、谎言及“路线之争...
01端到端自动驾驶技术在实现过程中面临诸多挑战,如数据标注需求少、跨场景泛化能力弱等。02然而,一些公司选择一步到位做主系统,如特斯拉、小鹏等,而另一些公司则先从简单场景开始逐步拓展至复杂场景,如蔚来、零一等。03为了提高端到端系统的性能,一些公司主张在简单场景中完成闭环,然后逐步向更复杂的场景拓展,如渐...
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...
在标记化过程中,首先保留较小的标记。例如,从T开始,保留T,然后将标记器构建为标准数量的标记。假设没有对标记进行训练,但在数据中试图对标记进行编码,标记器如何知道用标记对其进行编码还是用T对其进行编码?基本上,当进行标记时,也就是在标记器训练之后,实际应用标记器时,总是选择可以应用的最大标记。如果可以做...
92页的llama 3.1技术报告,我替你们啃下来了
b.众所周知,互联网文本总数据量是有个上限的。我个人估计全世界估计不超过200Ttokens,还存在大量低质量无意义内容。但算力、硬件是可以一直往上堆,按照scalinglaws,这里就会有gap,一定需要大量假数据去填补空缺。而这篇技术报告就比较详细的讲解了合成数据的流程思路。
全模态对齐框架align-anything来啦:实现跨模态指令跟随
同时,他们还演示了基于多模态特性优化数据集质量的多步骤流程:从流程图可以看到,首先设计针对各种模态量身定制的特征,根据特定的模态任务及其相应的特征,以优化部分较低质量的原始提示,以得到最终版本的问题,同时从多个来源收集回答(包括根据特性构造偏序问答对、调用开源和闭源模型以及使用人工生成答案)。接着对...