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来自:股票

智谱AI的模型在训练和应用过程中,如何防止数据偏见和算法歧视问题?​
确保训练数据的多样性和无偏见性:广泛收集数据,覆盖不同人群、地区、文化背景等,避免样本选择偏差。对训练数据严格清洗和校验,识别并纠正其中的错误、噪音和偏见。算法设计与公平性评估:对AI...

1个回答 1次浏览 2025-05-02 17:31 极速回答

来自:股票

智谱AI的模型训练数据来源有哪些?数据的质量和规模如何保障模型的性能?​
智谱AI的模型训练数据来源广泛。一是公开数据集,包括互联网上的大量文本数据、学术文献、新闻资讯、百科知识等,这些公开数据经过筛选和处理后用于模型预训练;二是与合作伙伴共同采集和整理的数...

1个回答 1次浏览 2025-04-30 15:09 极速回答

来自:股票

在AI炒股过程中,如何避免模型过拟合的问题呢?
AI炒股避免模型过拟合可以从以下几个方面入手:首先,增加数据量,丰富数据的多样性和覆盖面,让模型能够学习到更全面的特征和规律。其次,合理选择模型的复杂度,避免模型过于复杂而导致过拟合。...

1个回答 1次浏览 2025-04-21 11:08 极速回答

来自:股票

AI股票量化交易的数据挖掘过程中,有哪些常见的算法和技术呢?
在AI股票量化交易的数据挖掘过程中,常见的算法和技术有:-**聚类算法**:将相似的股票或交易数据点分组,以便发现潜在的市场模式和规律。-**关联规则挖掘算法**:寻找数据集中不同变量...

1个回答 1次浏览 2025-04-22 16:44 极速回答

来自:基金

AI炒股过程中,咋处理异常数据呀?
AI炒股处理异常数据可以从以下几个方面入手:首先,进行数据清洗,识别并删除明显错误或重复的数据记录。其次,采用统计方法,如离群值检测算法,找出偏离正常范围的数据点,并根据具体情况进行处...

1个回答 1次浏览 2025-04-21 22:56 极速回答

来自:股票

AI炒股模型的训练数据应该如何选取?
您好!AI炒股模型训练数据的选取至关重要,就像做菜选食材一样,得精挑细选。首先要选取涵盖多市场周期的数据,包括牛市、熊市、震荡市,这样模型才能适应各种行情变化。比如2008年金融危机、...

1个回答 1次浏览 2025-04-24 12:10 极速回答

来自:股票

AI炒股模型的训练数据应该如何选择和处理?
选择AI炒股模型的训练数据时,要涵盖多方面。基本面数据如公司财报、行业数据等,能反映公司的内在价值和行业趋势;技术面数据像K线、成交量等,可用于分析股价走势。同时,市场情绪数据如新闻舆...

1个回答 1次浏览 2025-04-21 18:43 极速回答

来自:股票

AI炒股的模型训练数据应该如何获取和处理呢?
AI炒股模型训练数据可通过金融数据库、财经网站等获取,处理时要进行清洗、归一化等操作。获取训练数据的途径有很多,金融数据库如万得、东方财富Choice等,能提供全面且专业的金融数据,包...

1个回答 1次浏览 2025-04-19 22:58 极速回答

来自:股票

量化模型的伦理风险(如算法偏见)如何防范?
引入伦理审查流程,避免因子隐含偏见(如地域/人群歧视),定期审计模型输出的公平性。

1个回答 1次浏览 2025-06-02 12:29 极速回答

来自:股票

智谱AI在数据收集、存储和处理过程中遵循哪些安全标准和规范?如何保障数据的安全性和隐私性?​
遵循的安全标准和规范:智谱AI遵循ISO/IEC42001:2023等国际标准,该标准为人工智能系统研发、部署、运营和监控全生命周期提供指导和管理框架。同时也遵循国内的《网络安全法》《...

1个回答 1次浏览 2025-05-02 17:30 极速回答

来自:股票

算法偏见在股票量化交易中可能产生哪些不良影响?如何避免算法偏见?​
算法偏见的表现与影响1数据偏差导致的策略失灵若训练数据过度依赖某一历史时期(如牛市),模型可能对熊市环境存在偏见,导致回撤失控。因子选取偏差:如仅使用财务指标而忽略ESG数据,可能错过...

1个回答 1次浏览 2025-05-21 17:13 极速回答

来自:股票

怎么用天勤的历史数据训练更靠谱的AI量化模型?
AI模型训练的核心是“数据质量+场景覆盖”,天勤通过“数据清洗+多场景切割+标签优化”让模型预测准确率提升40%。1、高质量数据直接用:天勤提供“预处理好的历史数据”,包含“Tick级...

1个回答 1次浏览 2025-07-24 13:45 极速回答

来自:基金

在AI炒股中,如何避免算法偏见对投资决策的影响呢?
为避免算法偏见对AI炒股投资决策的影响,您可以这样做:首先,确保数据来源的多样性和全面性,涵盖不同行业、市场环境等各种情况的数据,减少单一数据来源导致的偏见。其次,定期对算法进行审查和...

1个回答 1次浏览 2025-04-19 11:27 极速回答

来自:期货

极智使用过程中有哪些坑?需要注意什么?
您好,在使用极智相关软件或产品时,用户可能会遇到一些“坑”或需要注意的事项。这里我来做个简单的阐述,要是有不懂的地方可以随时找我单聊。以下是一些关键的注意事项:1.了解软件功能:在正式...

1个回答 1次浏览 2025-06-26 10:21 极速回答

来自:股票

算法偏见可能对量化交易产生什么影响?如何避免算法偏见?​
算法偏见的影响​错误的交易决策:算法偏见可能导致量化交易模型产生错误的交易信号和决策,使投资者遭受损失。例如,如果算法在训练过程中过度依赖某类数据或存在数据偏差,导致对某些股票或市场趋...

1个回答 1次浏览 2025-04-26 22:27 极速回答

来自:股票

AI炒股中,如何选择合适的算法和模型?
选择合适的AI炒股算法和模型要综合考虑投资目标、数据特点和模型复杂度等因素。不同的算法和模型有不同的特点和适用场景。比如线性回归模型,它简单易懂,适用于对股票价格与单一或多个因素之间线...

1个回答 1次浏览 2025-04-23 14:20 极速回答

来自:股票

AI炒股中,如何选择合适的算法模型呢?
选择合适的AI炒股算法模型,要综合多方面因素。首先考虑模型的准确性,可查看其历史回测数据,了解在不同市场环境下的表现。其次关注模型的适应性,能适应复杂多变的股市行情。还要看模型的透明度...

1个回答 1次浏览 2025-04-21 10:02 极速回答

来自:股票

在AI炒股中,如何选择合适的算法和模型呢?
选择合适的算法和模型要结合市场数据特点、投资目标及风险承受力等因素来定。不同的算法和模型有不同的适用场景。比如线性回归算法适用于对股票价格进行简单趋势预测,逻辑回归可用于预测股票涨跌的...

1个回答 1次浏览 2025-04-18 17:56 极速回答

来自:股票

在AI炒股中,如何训练和优化模型呢?
训练和优化AI炒股模型需要多方面的努力。首先,要收集大量的高质量金融数据,包括股票价格、成交量、财务报表等。然后,选择合适的机器学习算法或深度学习模型,如线性回归、决策树、神经网络等。...

1个回答 1次浏览 2025-04-21 11:49 极速回答

来自:股票、股票知识

自上而下选股过程中,如何避免主观偏见和认知偏差?
首先,要保持客观理性的态度,避免受个人情绪、偏好和固有观念的影响。在分析宏观经济时,广泛收集和参考多方面的数据和观点,不盲目相信单一信息源。行业分析中,运用科学的分析方法和工具,避免仅...

1个回答 1次浏览 2025-05-12 14:54 极速回答

来自:股票

AI股票量化交易的模型训练数据应该怎么选择和处理呢?
AI股票量化交易模型训练数据要选择相关性高、质量好的数据并进行科学处理。选择数据时,要涵盖多方面信息,如股票的历史价格、成交量、财务报表数据等。可以从权威金融数据提供商获取,保证数据的...

1个回答 1次浏览 2025-04-23 11:04 极速回答

来自:股票

AI股票量化交易模型的训练数据应该如何选择和处理呢?
选择训练数据时,要涵盖多方面信息,如股票的历史价格、成交量、财务报表数据、宏观经济指标等。尽量选取时间跨度长、数据质量高、涵盖范围广的数据。处理数据时,首先要进行数据清洗,去除异常值和...

1个回答 1次浏览 2025-04-22 10:20 极速回答

来自:股票

AI在股票量化交易中是如何应用的?比如数据挖掘、模型训练等方面。
AI在股票量化交易的多个环节发挥着重要作用。在数据挖掘上,它能从海量金融数据中快速精准地提取有价值信息,助力投资者发现潜在投资机会;在模型训练方面,通过大量历史数据训练模型,让模型学习...

1个回答 1次浏览 2025-04-22 08:40 极速回答

来自:股票

AI股票量化交易中,怎么选择合适的算法模型呢?不同的算法模型有什么优缺点呢?
您好!选择合适的AI股票量化交易算法模型,就像给赛车选发动机——要根据赛道情况和车手风格来定。首先得明确您的投资目标,是追求高收益还是稳健增长?如果您是激进型投资者,可能适合复杂的深度...

1个回答 1次浏览 2025-04-23 00:51 极速回答

来自:股票

AI在股票量化交易中是如何进行数据分析和模型训练的?
AI在股票量化交易里主要是借助大量的历史数据,运用机器学习和深度学习算法进行数据分析和模型训练。具体来看,数据分析阶段,AI会收集多维度数据,像股票价格、成交量、财务报表、新闻舆情等。...

1个回答 1次浏览 2025-04-24 10:12 极速回答

来自:股票

AI股票量化交易的模型训练数据从哪里获取呀?如何保证数据的质量呢?
您好!AI股票量化交易的模型训练数据获取渠道有多种:一是金融数据提供商,如万得、同花顺等,它们提供丰富的股票行情、财务报表等数据;二是上市公司官网,可获取公司公告、定期报告等一手资料;...

1个回答 1次浏览 2025-04-23 16:47 极速回答

来自:股票

AI股票量化交易的模型训练需要多少数据呀?数据少了行不行呢?
AI股票量化交易模型训练所需数据量没有固定标准,一般来说越多越好。数据少了可能会导致模型的泛化能力不足,难以准确捕捉股票市场的复杂规律和变化。但如果数据质量高、特征选择合理,也可以在一...

1个回答 1次浏览 2025-04-23 15:42 极速回答

来自:股票

AI股票量化交易的模型优化过程中,咋平衡模型的复杂度和泛化能力呀?
在AI股票量化交易模型优化时,平衡复杂度和泛化能力可采用多种方法。一方面,运用正则化技术,像L1和L2正则化,能约束模型参数,避免过拟合,降低复杂度。另一方面,通过交叉验证,把数据集分...

1个回答 1次浏览 2025-04-23 14:46 极速回答

来自:股票

智谱AI如何应对技术研发过程中的风险和挑战?其风险管理策略是什么?​
技术创新与迭代:面对大模型技术的快速发展和市场竞争的加剧,智谱AI不断加大技术研发投入,持续优化和改进自身的模型算法,提高模型的性能和竞争力。例如,从2021年发布百亿参数模型GLM-...

1个回答 1次浏览 2025-04-30 15:15 极速回答

来自:基金

AI炒股过程中,如何避免过度拟合的问题呢?
您好!AI炒股要避免过度拟合,就像做菜不能只看菜谱,还得结合实际情况。比如,不能让模型在历史数据上过度优化,否则就像把菜做得太咸,只适合特定口味的人。我们可以采取以下措施:一是增加数据...

1个回答 1次浏览 2025-04-23 09:04 极速回答

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