Chuyển đến nội dung

Ấn phẩm

NeuPortal Quant Lab

Nghiên cứu về tác nhân AI, kiểm thử lịch sử và kiểm tra dự báo thị trường, và kiến trúc nền tảng.

Cạm bẫy của mô hình · 18

  1. Cạm bẫy của mô hình

    How Often Do AI Agents Actually Finish the Job? 66% Once, 47% Every Time

    Thinkingbox runs 507 stateful business workflows past AI agents 20 times each and reports pass^20, not just pass@1. The strongest model solves 66.50% on one attempt and 47.53% on all twenty; another posts 89.35% pass@20 and 7.50% pass^20. What that gap means for agents running unattended, why the attempts are not coin flips, and how to measure your own.

    11 phút đọc9 phần

  2. Cạm bẫy của mô hình

    Your 30-Day Backtest Has 3,275 Windows and 110 Observations

    Slide a window across price history and you get thousands of samples. Almost none of them are independent. Here is the arithmetic, measured on real Binance history, and what it means for every confidence interval you have ever published.

    7 phút đọc7 phần

  3. Cạm bẫy của mô hình

    Why AI Models Break When Conditions Change, and How to Notice Early

    Regime shift is the most common way machine learning fails in production, and backtests average it away. A worked example with real numbers from our own board, and four habits that catch it before the results do.

    5 phút đọc6 phần

  4. Cạm bẫy của mô hình

    What Is Backtesting? Testing a Strategy on the Past

    Backtesting runs a strategy against historical data to see how it would have performed. Here is what it really measures, why a great backtest is so easy to fake, and what an honest one looks like.

    4 phút đọc5 phần

  5. Cạm bẫy của mô hình

    How to Spot Overfitted Financial Models

    Learn the key warning signs of overfitted financial models, the tests that expose them, and why transparency in any AI-driven market tool is non-negotiable.

    7 phút đọc7 phần

  6. Cạm bẫy của mô hình

    What Is Feature Importance in a Trading Model?

    Learn what feature importance means in AI trading models, why it matters for transparency, and how to interpret it without being a data scientist.

    8 phút đọc8 phần

Chúng tôi sử dụng cookie để các terminal AI và cổng thanh toán hoạt động chính xác, cũng như để hoàn tất xác minh. Khi tiếp tục ở lại trang web, bạn đồng ý với Chính sách cookie và Chính sách quyền riêng tư của chúng tôi.

Khi chọn “Chấp nhận và tiếp tục”, bạn cũng cho phép cookie quảng cáo Google Ads, được dùng để đo lường hiệu quả quảng cáo của chúng tôi. Chúng không bao giờ được sử dụng trong tài khoản người dùng.