互换便利正式工具落地;首日成交突破百亿元,中证A500ETF迎来上市...
据Wind数据统计,截至10月9日,自9月24日以来,38只跟踪美国等市场主要股指的跨境ETF(不包括中概股ETF以及港股ETF、油气ETF)合计赎回18.93亿份,整体赎回比例为2.33%。部分美国、日本、法国、亚太市场的ETF在短短几天时间,赎回比例超过10%,部分产品赎回比例更是超过20%。10.13政策监管新开户激增,监管提五大...
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、...
《微观量化百问》第十四期丨模型和模型训练中的过拟合
过拟合(overfitting)是统计学和机器学习领域的常用概念,可分为训练过拟合和回测过拟合两个层次:一、训练过拟合是机器学习语境下偏狭义色彩的过拟合,指“机器学习模型在训练集上表现良好,但在测试集或新数据上表现较差”。产生原因是模型超参数选择不当或模型过度训练,解决方案通常是采用合理的交叉验证方法选择模型超...
大模型是怎么训练的?有哪些步骤和难点?
数据准备:炼丹的“药材”炼丹术再高明,也需要优质药材来成功炼制出好的丹药。同样的道理,在大模型训练中,再强大的训练算法和方法,如果没有高质量的输入数据,模型也难以取得成功。药材代表数据,炼丹术代表模型训练技术。因此,数据的质量与多样性是大模型训练中的关键因素。大模型训练的核心在于从大量数据中学习...
十大券商策略:反弹几时有?磨底进程正提速
根据7-8月中高频数据,拟合Q3增速预计4.4-4.5%(www.e993.com)2024年10月23日。8月出口增速较高,年内出口继续乐观,预计在5%左右。但全球需求走弱态势不改,东盟出口下行或预示中期外需放缓压力逐步累积,传导到我国出口压力可能在明年初。国内宏观政策发力提振需求仍是当前政策的重要期待。
小马智行楼天城:自动驾驶已经没有技术阻碍|36氪专访
楼天城:L4的端到端有很多不同之处,可能其他玩家不做、也没有考虑到。端到端跟数据有关系,但我提过,过度的数据是burden(负担),端到端或者大语言模型的本质,只是拟合现有数据,并没有给出某些智能的逻辑。所以模型的能力会被数据的表现所限制。说更明确一点,你跟一个臭篓棋子学下棋,那你就是他的水平,不会更...
一篇文章系统看懂大模型
1)大模型(LLM):现有所有的大模型,指的都是大语言模型,并且指的都是生成式的大模型,可以联想到的实际案例包括GPT4.0,GPT4o等;深度学习:深度学习是机器学习的一个子领域,专注于应用多层神经挽留过进行学习,深度学习擅长处理复杂的数据如图像、音频、文本,因此在AI中的应用非常有效;...
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?
2.交叉验证:使用交叉验证方法,将历史数据分为训练集和测试集,避免过度拟合,提高策略的泛化能力。3.动态调整:定期更新策略,根据市场环境的变化进行动态调整,确保策略的适应性。4.考虑交易成本:在回测中加入交易成本的考虑,模拟真实交易环境,更准确地评估策略的盈利能力。
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...
在训练LLM时,有几个关键要素非常重要。首先是架构。大家可能都知道,LLM是神经网络。当你考虑神经网络时,你必须考虑你正在使用什么架构。另一个非常重要的组件是训练损失和训练算法,也就是你如何实际训练这些模型。然后是数据,你用什么来训练这些模型?还有评估,也就是你如何知道你是否真的在朝着LLM的目标前进...