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...
《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...
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...
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...
标记化:标记化过程是LLM的重要环节之一,标记器将文本转换为模型可以处理的标记(tokens),而标记器的选择和优化直接影响模型的性能。预训练与后训练预训练: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。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...
托普云农: 国泰君安证券股份有限公司关于公司首次公开发行股票并...
农业深度融合,主要采用布局智能硬件设备、搭建农业物联网项目、建设信息化软件平台项目的综合服务形式,为农业领域相关的政府部门、企事业单位、科研院校等提供数据采集、分析决策、精准执行、科学管理服务,从而助力实现政府监管服务信息化转型、科研数字化创新、农业产业智能化应用的创新发展。自成...
运维数据治理是业务连续性的有效保障
所治理的数据上,业务数据治理主要聚焦业务的结果数据,例如交易结果、客户信息等等,而运维数据治理更多关注的是一些机器数据、指标监控、报文数据、配置信息等业务应用在运行过程中实时产生的运维数据(www.e993.com)2024年10月23日。这些数据离散在各种各样的工具系统当中,其信息量很大,信息密度比较低,但各数据间所蕴含的关联性价值非常大。
人被异化的投影,正在被机器人消除|甲子光年
贾佳亚举了一个他的博士生的例子,这位博士生做的项目是让AI控制鼠标和键盘,进而统计过去十年纳斯达克所有上市公司的财报。其实拆解下来,步骤就是先让鼠标点开浏览器,进入百度、谷歌或者纳斯达克的主页去搜索,搜完之后找到数据,选中、拷贝下来,再打开Excel表格,把数据存进去。
如何进行交易回测?这些回测方法如何帮助投资者优化策略?
一、交易回测的基本步骤1.数据收集与准备:首先,投资者需要收集足够的历史交易数据,包括价格、成交量、持仓量等。数据的质量和覆盖范围直接影响到回测结果的可靠性。2.策略编写与参数设定:根据投资者的交易理念,编写相应的交易策略代码,并设定策略的参数。这一步骤需要投资者具备一定的编程能力,或者使用专业的回测软件...
...4 越来越聪明是因为 post-traning,大模型短期没有数据瓶颈
JohnSchulman:首先需要结合各种训练方法,让模型去做比现在更难的任务。现在大多数训练数据都是让模型一次只执行一个步骤,未来我们会更多地训练模型去做多步骤连续任务。这对于包括RL在内的所有训练都适用,不管是要在最终输出还是每个步骤上进行监督,只要是连续任务训练都能帮助提升模型性能。这个领域现在还很新,所以...
寿晓明|算法信任的流程治理体系重塑——以数据交易场景为例
首先,作为监管部门的国家数据局,需要知晓数据交易流程和内容中哪些做法是由算法的自动化决策做出的。算法自动化决策的可见性已经逐步成为算法规制的必要前提。知晓算法自动化决策的存在,是算法监管部门启动算法监管的前提和基础;其次,需要对算法自动化决策的人为因素进行监管。算法的设计者和使用者在被进行算法监管时,应当...