...解决了传统的预测模型在使用过程中可能会出现的过拟合、不稳定...
解决了传统的预测模型在使用过程中可能会出现过拟合、不稳定以及对参数选择要求高的问题。本文源自:金融界作者:情报员
对话交易员Jackson:如何真正通过AI+数据捕获Alpha?
原因是一些大的、合规的做市商不会在CEX里面长期存做市的代币,一般有动作的时候,会从链上再把代币充进去。2.不同的数据产品都有什么用?分为4类:第一类,宏观数据类产品,例如Glassnode,分析大户的持仓以及流动性的变化,面向围绕BTC去做交易的人,或者说想要看到基本面的变化的人。第二类,通过数据做舆情/...
一文搞懂机器学习中的欠拟合和过拟合
2.数据量过少:当训练集的样本数量较少时,模型容易过度拟合这些有限的数据,无法捕捉到数据的真实分布。3.数据噪声较大:当训练集中存在较多的噪声时,模型容易过度拟合这些噪声,从而导致过拟合。过拟合的解决方法主要有以下几种:1.增加训练数据:通过增加训练集的样本数量,可以减少模型过度拟合训练集的可能性,...
自动驾驶合成数据科普一:不做真实数据的“颠覆者”,做“杠杆”
顾名思义,合成数据(syntheticdata)就是通过计算机技术生成的数据,而不是由真实事件产生的数据。但合成数据又具备“可用性”,能够在数学上或统计学上反映原始数据的属性,因此也可以用来训练、测试并验证模型——OpenAI的GPT-4,就采用了大量前一代模型GPT-3.5生产的数据来进行训练。在2022年底,笔者曾写过5篇...
机器学习可重复性危机下,创建复杂数据系统的挑战
通过有效利用反馈回路和重复测试,我们可以在不偏离已有工作代码库的前提下评估代码的正确性。当前机器学习可重复性危机,实际上源于数据科学家在没有系统地开发或对其代码的正确性进行细致、持续评估的情况下,构建了复杂的数据科学系统。尽管错误的代码在计算上能够重现——即重新运行代码会得到相同的结果——但对于可...
大模型微调非得依赖人类数据吗?DeepMind:用带反馈的自训练更好
与在人类编写数据上训练的模型相比,在模型生成的合成数据上微调的模型取得了更大的性能增益(www.e993.com)2024年7月7日。有趣的是,超过了一定数量的ReST^????迭代后,性能会降低,这表明了在少量训练问题上可能会出现过拟合。此外,使用ReST^????微调的模型提升了pass@k指标和多数投票性能。这些微调后的模型在相关但held-out...
Python配对交易策略统计套利量化交易分析股票市场|附代码数据
计算的平均值将显示所有数据点的平均值,但对未来状态的任何预测都没有用。与任何特定时间相比,它毫无意义,因为它是不同时间的不同状态混搭在一起的集合。这只是一个简单而清晰的例子,说明了为什么非平稳性会扭曲分析,在实践中会出现更微妙的问题。平稳性检验AugmentedDickeyFuller(ADF)...
基市漫谈|国泰君安期货股指CTA闭门研讨会内容分享
场外衍生品相关产品敲入时IC会有一波机会,但市场突然升波行情不好做,降波行情反而还不错。行情被干预、量价不能表现的意外事件(比如中午发金融数据、战争消息等等)会导致回撤偏大。因此综合考虑IC在策略中占比偏低。E:波动率的影响要看策略。波动率对套利策略基本没有影响,极致价差、成交量会有影响,成交量爆炸...
GPT-5只会更笨!斯坦福研究警告,AI训AI超过5次模型反噬性能大减
最新来自斯坦福的研究揭露,使用AI生成的数据训练次数超过5次,模型就会出现崩溃。用AI生成的数据训练AI,不会有魔法,只会被反噬。近日,莱斯大学和斯坦福团队发现,将AI生成的内容喂给模型,只会导致性能下降。研究人员对此给出一种解释,叫做「模型自噬障碍」(MAD)。
TPAMI 2023 | 数据视角下的低光去噪可学习性增强
众所周知,深度学习的成功依赖于大量数据。假如我们有大量clean-to-noise(noisy)的配对真实数据了,那真的还有那么迫切得需要噪声建模么?如果数据量不足的话,复杂的噪声模型我们真的学得到么?就算数据量充足,现有的方法能保证准确学到噪声模型而不是过拟合于数据集么?学习类噪声建模工作普遍在回避数据的问题,而为其...