第36章沒有機制，全是數值
幾天后，實驗室里，周昀看著屏幕上僅有0.05%的平均誤差和高達80%的預測準確率，滿意地點點頭。（誤差已經將交易成本計算在內）
所謂平均誤差就是模型預測價格值與真實值的差值。
這無疑是一個非常恐怖的數字。
根據他的推測，哪怕是世界上最頂尖的量化模型，誤差也就是0.1%上下，預測準確率可能也就60%左右。
至于為什么這樣看上去并不優秀的準確率和誤差也能讓頂級量化模型大賺特賺？
很簡單，這就像是拋硬幣一樣，模型做的是猜下一秒是正還是反，也就是漲跌，假設頂尖模型可能猜對的概率是55%。
模型不是人，一秒鐘它就能猜幾十次、幾百次并且自動下注交易。
每次猜對了，只賺非常非常少的錢，比如，一個100塊的東西，猜對了，可能就賺幾分錢。猜錯了，也立刻止損，虧的也是幾分錢。
一天內，它能猜幾十萬甚至上百萬次，而每一次的概率都有55%。
除掉虧損，一天的利潤也是一個巨大的數字，這就叫積少成多。
而0.05%的平均誤差和80%的預測準確率，意味著他的模型“贏面”更大，每次能賺/虧的錢可以控制得更精準。
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