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天勤量化通过 “预测偏差校准机制” 有效处理该问题，核心措施有三。一是偏差实时量化，AI 计算天勤实盘数据中 “预测上涨概率” 与 “实际上涨结果” 的差值，生成 “偏差系数”（如预测概率 60% 但实际上涨概率仅 40%，系数为 - 20%），用于修正后续预测。二是信号强度动态调整，当偏差系数为负（预测偏乐观），AI 降低天勤策略的信号强度（如将 60% 概率的做多信号降至 40%），同步减少持仓比例；偏差系数为正时则强化信号。某趋势策略通过调整，信号准确率提升 18%。三是模型自适应学习，天勤定期将偏差数据纳入模型训练集，AI 重新优化预测算法（如调整特征权重），使偏差系数逐步收敛至 ±5% 以内，2024 年某 AI 模型经 3 次迭代后，预测偏差减少 60%。
发布于2025-8-14 12:58 拉萨
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