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.
Rule-Based Analysis
rule-based-analysis
12,2%
فاصل ثقة 95%: 11,5% – 12,9%
- حجم العينة8485
- صحيح1034
- متوسط الثقة المعلنة 32,0%
- فجوة الثقة 19,8 نقطة
- الرموز المغطاة 1050 / 1064
- التغطية من إجمالي الرموز 98,7%
- الآفاق المستخدمة1
| الثقة | العدد | الدقة |
|---|---|---|
| 0–50% | 8132 | 11,4% |
| 50–70% | 191 | 39,3% |
| 70–85% | 42 | 14,3% |
| 85–100% | 120 | 22,5% |
Mistral Small Latest
mistral-small-latest
36,4%
فاصل ثقة 95%: 33,6% – 39,3%
- حجم العينة1090
- صحيح397
- متوسط الثقة المعلنة 74,5%
- فجوة الثقة 38,0 نقطة
- الرموز المغطاة 143 / 1064
- التغطية من إجمالي الرموز 13,4%
- الآفاق المستخدمة2
| الثقة | العدد | الدقة |
|---|---|---|
| 0–50% | 21 | 52,4% |
| 50–70% | 388 | 45,1% |
| 70–85% | 249 | 38,6% |
| 85–100% | 432 | 26,6% |
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