مقارنة نماذج الذكاء الاصطناعي
نموذجان، ونافذة واحدة، وفئة أصول واحدة، وأفق واحد. تُعرض الدقة مع فاصل ثقة 95% لأن نسبة بلا فاصل ثقة لا يمكن مقارنتها بنسبة أخرى.
تحليل قائم على قواعد
rule-based-analysis
29.5%
فاصل ثقة 95%: 29.1% – 30.0%
- حجم العينة44450
- صحيح13133
- متوسط الثقة المعلنة 33.6%
- فجوة الثقة 4.0 نقطة
- الرموز المغطاة 1052 / 1066
- التغطية من إجمالي الرموز 98.7%
- الآفاق المستخدمة1
| الثقة | العدد | الدقة |
|---|---|---|
| 0–50% | 41343 | 29.0% |
| 50–70% | 1877 | 39.5% |
| 70–85% | 601 | 30.1% |
| 85–100% | 629 | 36.7% |
Llama 3.3 70B Versatile (Groq)
groq-llama-3.3-70b-versatile
35.0%
فاصل ثقة 95%: 33.7% – 36.4%
- حجم العينة4573
- صحيح1602
- متوسط الثقة المعلنة 70.0%
- فجوة الثقة 35.0 نقطة
- الرموز المغطاة 34 / 1066
- التغطية من إجمالي الرموز 3.2%
- الآفاق المستخدمة3
| الثقة | العدد | الدقة |
|---|---|---|
| 0–50% | 34 | 44.1% |
| 50–70% | 1010 | 32.9% |
| 70–85% | 3332 | 35.7% |
| 85–100% | 197 | 33.5% |
خلال آخر 30 أيام لا يتداخل فاصلا الثقة، لذا فإن هذه العينة تفصل بين النموذجين فعلًا.
تُحتسب الدقة صحيحة عندما يطابق الاتجاه المعلن اتجاه حركة السعر بما يتجاوز عتبة 1% خلال الأفق المذكور. والتغطية هي نسبة الرموز المُقيَّمة في هذه النافذة التي أبدى النموذج رأيًا فيها — فنسبة مرتفعة على أربعة رموز ليست الادعاء نفسه على تسعين رمزًا. المنهجية الكاملة والإفصاحات