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
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