不完全 🦁 准 🕸 确。
虽然声称有 98% 准确率的交易系统可能会吸引人,但,重,要的是要 🕸 注意这些说法并不总是准确的而且没有 🪴 交易系统可以保证盈利。
以下是一 💐 些需要注意的事 🍁 项:
后台测试并不等于实时交易交易:系统 🐠 通常在历史数据上进行后台测试,这并不能保证它们在实时市场中的表 🪴 现。
市场是不可预测的:金融市场本质上是不可预测的,即使是最好的交易系统也无法始 🐶 终准确。
情 💮 绪和心理因素 🐠 :交易涉及情绪和心理因素,这些因素会影响决策和结果。
交易费用交易:系统会产生费用,这些费 🌾 用会影响利润率。
滑点滑点:是在订单执行时实际价 🦟 格与预期价格之间的差异,这会影响利润。
快 🦆 速赚钱的承诺往往具有欺骗性,并且不应作为投资决策的基础。成功的交易需要纪律、风。险管理和持续的学习
宣称 98% 准确率的预 🦢 测或测算可能具 🌷 有误导性,其快速赚钱的说法也值得怀疑。
98% 准确率 🐴 的 🦋 问题 🐺 :
样本偏差 🍁 :所用的数据可能存在偏见,导致高估准确率。
过拟合:模型可能过度适应训练数据,导致在实际情况中表现 🐼 较差 🌵 。
随机性:预测通常受到随机因素的影响因,此不可能始终保持 🌺 高准确性。
快 🐒 速赚钱的陷阱 🌾 :
庞氏骗局:宣称高回 🐝 报率的投资计划往往是庞氏骗局,早期投资者用后加入者的钱来支付 🍁 回 🦋 报。
赌博策略:没有可靠的赌博 🌴 系统能保证获利,长期赌博通常会导致亏损。
暴富计划:声称能让人一夜暴富的计划往往是骗局,旨在榨取受害者的钱财 🌸 。
投 🌲 资 🐱 建议 🌿 :
进行研究:评估预测或投资 🌼 计划的来源、方法和风险。
寻求专业 🐳 建议:咨 🦋 询合格的财务顾问或投资专业人士。
投资多 💐 样化:将资金分散投资于不同的资产类别,以降低风险 🍁 。
保持谨慎:对任何声称能快速赚钱的计 🌸 划保持警惕。

准确率 (Precision):预测分类正确 🌷 的比例。
成 🌵 功率 (Recall):预测正样本为正 🌴 样 🐒 本的比例。
指标解 🐡 释 🐶 :
准确 🐱 率衡 🐬 量模型整体分类的准确性 🐶 。
成功率衡量模型识别正 🐞 样本的能力。
高准确 🕊 率低成功 🦍 率:模型总体上准确,但可 🐯 能错过一些正样本。
低准确率高成功率:模型识别正样本的 🌷 能力强,但可能误分类一些负样本。
理想情况:高准确率和高成功率 🌷 ,表明模型在识 🦅 别正负 🍁 样本时都表现出色。
举 🦅 个例子 🦢 :
一个疾病检测模型可能 🌴 具有:
准确率 100%:这意味着它正确预测了所有疾 🌵 病病例和非疾病病例。
成功率 95%:这意 🦋 味着它正确识 🐡 别了 95% 的疾 🐝 病病例,但可能错过了的病例 5% 。
这意味着模型非常准确,但,它 🐱 可能仍然会错过一些疾病病例这可能是临床上需要考虑的。
定义:正确预测除以总预测 🌻 的比例。
公 🐱 式 🐺 :TP + TN / (TP + FP + TN + FN)
优点:总体性 🦟 能的良好衡量标准,考虑了所有预 🐱 测。
缺点:对于类分 🐠 布不平 🦋 衡的数据集可能具有误导性,因为大多数预测可能是正确的。
查准率定义:预测为正且实际为正除 🐯 以预测为 🌻 正的比例。
公 🐬 式 🐘 :TP / (TP + FP)
优 🕊 点 🦢 :衡量模型区分正例和负例的能力,对于类分布不平衡的数据集很有用 🐯 。
缺点:不考虑预测为负但实际为正的比例,可能低估模型的整体性 🕸 能。
比较| 特征 🐬 | 准 | 确 |率 🦄 查准 🐵 率
||||| 定义 | 预 | 测 |正确的比例 🌿 预测为正且 🌷 正确 🐞 的比例
| 优点 | 总 | 体 |性能的良好衡量标准类分布不平衡数据 🌻 集的区分能力
| 缺点 | 类 | 分 |布不平 🐋 衡时具有误导性 🪴 可能低估整体性能
选择选择合适的度量标准取决于数据集和建模目 🦅 标。
对于类分 🐺 布平衡的数据 🐱 集,准确率是总体性能的良好衡量标准。
对于类 💮 分布不平 🌴 衡的数据集,查 🦉 准率更适合衡量区分正例和负例的能力。