期货数据的作用是什么?如何利用期货数据进行分析?

1.市场趋势识别:通过分析历史价格数据、成交量和持仓量,投资者可以识别市场的长期趋势和短期波动。这些数据帮助投资者判断市场是处于上升、下降还是震荡状态,从而制定相应的交易策略。2.风险管理:期货数据提供了关于市场波动性和风险水平的重要信息。通过分析波动率指标和历史价格变动,投资者可以评估潜在的风险,并采取...

...申请转炉炼钢吹炼火焰软硬程度判断方法专利,不依赖训练数据...

本申请提供的一种转炉炼钢吹炼火焰软硬程度判断方法、装置及存储介质具有较高的灵活性和效率,不依赖于训练数据的数据和质量,降低了模型训练成本和计算资源的消耗,避免了过拟合现象的出现;具有较高的适用性和可迁移性,可以在不同的钢厂任务之间迁移,避免了因钢厂差异导致模型判断结果偏差较大的问题。本文源自:金融界...

如何提升泛化能力?泛化和大模型性能有何关系?一文了解

比如正则化、早停法等都被视为有助于机器学习模型更好地泛化的方法,它们的实现途径都是避免数据过拟合。只是,正则化采用的是控制模型复杂性,防止过拟合。而早停法采用的是当准确度不再提高当即停止训练,减少过拟合。除了以上这些,模型微调,也能一定程度上提升通用大模型在垂直领域的泛化能力。只是除了训练数据,还...

终于有人调查了小模型过拟合:三分之二都有数据污染,微软Phi-3...

一个先验的、自然的假设是,造成过拟合的主要原因是数据污染,例如,在创建模型的预训练或指令微调部分,测试集被泄露了。以往的研究表明,模型会对其在训练过程中见过的数据赋予更高的对数似然性(Carlinietal.[2023])。研究者通过测量模型从GSM8k测试集中生成样本的概率,并将其与GSM8k和GSM1k相比的过拟...

《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...

OpenAI遭遇研发谜团:有时大模型很难学会某一技能,过后又能突然学会

训练模型的过程,就是让它找到一条既适合训练数据(图表上已经有的点),也适合新数据(新点)的线(www.e993.com)2024年11月20日。直线是一种最简单的模式(线性回归),但它可能不太准确,会漏掉一些点。如果有一条曲线能够连接每个点,那它将在训练数据上获得满分,但它无法泛化到新点。当这种情况发生时,该模型就出现了数据过拟合。

AI届的英雄好汉“训练集、验证集、测试集”各显神通!

在机器学习中,训练集是用来训练模型的数据,而验证集通常是从原始数据集中划分出来的一个子集,用于在训练过程中检查模型的性能,是在过拟合或欠拟合的情况下对模型进行评估和调整的数据。验证集的主要目的是为了找到一个最佳的模型及参数,使得模型在未知数据上的表现最好。

科学家利用“数据+知识+AI”实现新靶标药物虚拟筛选

该团队利用等变图神经网络来整合蛋白质-配体相互作用相关的物理先验知识,并使用多种数据增强、数据去冗余策略来避免模型过拟合潜在的数据分布偏差,构建了通用蛋白质-配体相互作用评分方法——EquiScore。在药物虚拟筛选场景和先导化合物优化场景中,EquiScore对训练未见的新靶标表现出良好的泛化性能。此外,EquiScore的可...

明汯投资:数据的数量和质量将直接影响组合表现

基于金融数据的特征,明汯投资总经理裘慧明曾表示,金融数据有低信噪比的特点,而且数据量相对其他领域不算很多,量化投资在模型开发和调校时尤其强调避免过拟合,还要避免未来信息的引入并合理评估历史回测。需要注意的是,用大量数据训练简单模型可能导致高偏差或欠拟合,而用较少数据训练复杂模型则可能导致高方差或过拟合。

ChatGPT等模型疯狂训练,最快2026年消耗尽公开文本数据

1)合成数据:合成数据主要利用深度学习来模拟真实数据,来生成全新的数据。这种方法在数据短缺的情况下显得尤为重要,因为提供了一种潜在的无限扩展数据集的方式。目前,很多科技巨头已经在使用这个方法,不过也有很大的弊端。合成数据的质量可能会比较差并出现过拟合行,这是因为在合成的过程中无法完全捕捉到真实数据的复杂性...