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 العينة8437
- صحيح1027
- متوسط الثقة المعلنة 32,0%
- فجوة الثقة 19,9 نقطة
- الرموز المغطاة 1035 / 1048
- التغطية من إجمالي الرموز 98,8%
- الآفاق المستخدمة1
| الثقة | العدد | الدقة |
|---|---|---|
| 0–50% | 8085 | 11,4% |
| 50–70% | 190 | 38,9% |
| 70–85% | 42 | 14,3% |
| 85–100% | 120 | 22,5% |
Mistral Small Latest
mistral-small-latest
36,5%
فاصل ثقة 95%: 33,7% – 39,4%
- حجم العينة1082
- صحيح395
- متوسط الثقة المعلنة 74,5%
- فجوة الثقة 38,0 نقطة
- الرموز المغطاة 140 / 1048
- التغطية من إجمالي الرموز 13,4%
- الآفاق المستخدمة2
| الثقة | العدد | الدقة |
|---|---|---|
| 0–50% | 20 | 55,0% |
| 50–70% | 386 | 45,3% |
| 70–85% | 248 | 38,3% |
| 85–100% | 428 | 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