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
33.2%
فاصل ثقة 95%: 32.8% – 33.7%
- حجم العينة35384
- صحيح11763
- متوسط الثقة المعلنة 34.4%
- فجوة الثقة 1.2 نقطة
- الرموز المغطاة 307 / 336
- التغطية من إجمالي الرموز 91.4%
- الآفاق المستخدمة1
| الثقة | العدد | الدقة |
|---|---|---|
| 0–50% | 32340 | 32.8% |
| 50–70% | 1824 | 39.4% |
| 70–85% | 598 | 32.1% |
| 85–100% | 622 | 40.7% |
Llama 3.3 70B Versatile (Groq)
groq-llama-3.3-70b-versatile
35.5%
فاصل ثقة 95%: 34.0% – 37.0%
- حجم العينة3822
- صحيح1356
- متوسط الثقة المعلنة 70.3%
- فجوة الثقة 34.8 نقطة
- الرموز المغطاة 34 / 336
- التغطية من إجمالي الرموز 10.1%
- الآفاق المستخدمة3
| الثقة | العدد | الدقة |
|---|---|---|
| 0–50% | 29 | 41.4% |
| 50–70% | 810 | 33.2% |
| 70–85% | 2792 | 36.2% |
| 85–100% | 191 | 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