今天大家股票基金赚钱了吗？
也许在 OpenAI 做 CodeX 之初并没有预料到会有这样的结果，但就像他们一直使用文本生成任务来做 GPT 模型，然后在 GPT-2 和 GPT-3 中「解锁」了「多任务的能力」和「在上下文中学习的能力」那样，代码数据的引入又一次让他们获得了意料之外的收获。虽然看上去似乎有一些偶然，但对技术路线的前瞻性认知，加上坚持与持续的投入显然是一个至关重要的因素。
股市熙熙，为利而来；股市攘攘，为利而往。股谚云：看准一日行情，终生受用不尽；看准三日行情，富可敌国。没有行情的时候，要静如处子，做个冷静的旁观者。行情乍起的时候，要动如脱兔，做个敏捷的参与者。
MOSI和MISO是数据线。MOSI将数据从主机发送到从机，MISO将数据从从机发送到主机。
图3：股票X和股票Y的价差曲线
模型的大小不是唯一的因素。DeepMind 在这篇论文《Training Compute-Optimal Large Language Models》提供了一些分析性的结论，指出训练的数据量需要随着模型的体量相应地增加，更确切地说，是模型训练时「见过的 token」数量，需要随着模型体量增加。
因为不同的股票之间有时走势方向相同，有时相反，所以我们总能找到它们的价差高点和价差低点：反映在图像中就是它们股价曲线的距离。配对交易的技巧就是由股票X和股票Y构造对冲组合。如果两只股票都保持同步涨幅或者跌幅，我们既不会赚钱也不会亏钱。如果两只股票的价差开始向历史平均值靠近，我们就能赚得收益。
与 ChatGPT 不同的是，GTP-3 并不是采用对话的形式交互的模型，而是一个文本的续写模型（也就是在你输入的文字后面接着往下写），因此它并不具备如今的 ChatGPT 所拥有的多轮对话能力。但它已经能够干很多的事情，例如编写故事、给邮件做自动补全等等。但同时，大家也慢慢发现了一些问题，例如它会一本正经地输出不符合事实的内容，并且会输出一些有害的言论等等。这是这种文本生成模型最突出的弊端，虽然经过多次迭代，但 ChatGPT 如今也依然面临类似的问题。
给定股票池判定协整
协整 VS 相关
将实际业绩和预测数据放在一条线上
从图6可以看出，随着从机数量的增加，来自主机的片选线的数量也增加。这会快速增加主机需要提供的输入和输出数量，并限制可以使用的从机数量。可以使用其他技术来增加常规模式下的从机数量，例如使用多路复用器产生片选信号。
三大指数涨跌都在1个点以内，沪指涨0.65%，深成指跌0.1%，创业板指跌0.85%。
引用地址:https://www.cha65.net/202305/26900.html
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