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
28.9%
فاصل ثقة 95%: 28.4% – 29.4%
- حجم العينة32126
- صحيح9281
- متوسط الثقة المعلنة 33.7%
- فجوة الثقة 4.8 نقطة
- الرموز المغطاة 1050 / 1064
- التغطية من إجمالي الرموز 98.7%
- الآفاق المستخدمة1
| الثقة | العدد | الدقة |
|---|---|---|
| 0–50% | 29851 | 28.1% |
| 50–70% | 1394 | 42.2% |
| 70–85% | 389 | 37.3% |
| 85–100% | 492 | 31.9% |
Llama 3.3 70B Versatile (Groq)
groq-llama-3.3-70b-versatile
35.2%
فاصل ثقة 95%: 33.6% – 36.8%
- حجم العينة3406
- صحيح1198
- متوسط الثقة المعلنة 70.4%
- فجوة الثقة 35.3 نقطة
- الرموز المغطاة 34 / 1064
- التغطية من إجمالي الرموز 3.2%
- الآفاق المستخدمة3
| الثقة | العدد | الدقة |
|---|---|---|
| 0–50% | 25 | 40.0% |
| 50–70% | 718 | 33.7% |
| 70–85% | 2469 | 35.7% |
| 85–100% | 194 | 33.0% |
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