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龚有柴GongYouchai
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El reciente desempeño de las acciones A ha atraído una atención generalizada. Debido al rápido aumento anterior, muchas personas no lograron seguir el ritmo y, como resultado, fueron expulsadas del mercado y luego alcanzadas a un alto nivel. y quedaron directamente atrapados en la cima de la montaña.
Las criptomonedas tienen muchas similitudes con el mercado de valores. De hecho, no se debe esperar que el mercado suba miles o incluso decenas de miles de puntos de la noche a la mañana. Esta expectativa no es realista ni saludable. La tendencia de mercado más ideal es un mercado alcista estable, con precios subiendo gradualmente y al mismo tiempo disminuyendo gradualmente, aumentando los costos de tenencia de los inversores.
Recordemos el proceso en el que Bitcoin subió gradualmente de 10.000 puntos a 30.000 puntos, y luego de 30.000 puntos a 60.000 puntos. Cada paso estuvo acompañado de un fracaso. Ahora que el precio de Bitcoin ha alcanzado los 60.000 puntos, el siguiente paso puede seguir siendo un fracaso y el objetivo puede ser 90.000 puntos o incluso más. En este proceso, algunas personas inevitablemente sufrirán pérdidas y otras optarán por reducir sus pérdidas y abandonar el mercado. Este es el estado normal del mercado.
Mi consejo para todos es que Bitcoin debería ser su piedra angular en el mercado de las criptomonedas. No importa cómo fluctúen las altcoins, tener Bitcoin es clave. Al mismo tiempo, no te aferres a ello y sé flexible. Somos optimistas sobre las perspectivas del mercado de las criptomonedas y de Bitcoin a largo plazo, pero esto no nos impide realizar operaciones de cambio a corto plazo.
Las criptomonedas tienen muchas similitudes con el mercado de valores. De hecho, no se debe esperar que el mercado suba miles o incluso decenas de miles de puntos de la noche a la mañana. Esta expectativa no es realista ni saludable. La tendencia de mercado más ideal es un mercado alcista estable, con precios subiendo gradualmente y al mismo tiempo disminuyendo gradualmente, aumentando los costos de tenencia de los inversores.
Recordemos el proceso en el que Bitcoin subió gradualmente de 10.000 puntos a 30.000 puntos, y luego de 30.000 puntos a 60.000 puntos. Cada paso estuvo acompañado de un fracaso. Ahora que el precio de Bitcoin ha alcanzado los 60.000 puntos, el siguiente paso puede seguir siendo un fracaso y el objetivo puede ser 90.000 puntos o incluso más. En este proceso, algunas personas inevitablemente sufrirán pérdidas y otras optarán por reducir sus pérdidas y abandonar el mercado. Este es el estado normal del mercado.
Mi consejo para todos es que Bitcoin debería ser su piedra angular en el mercado de las criptomonedas. No importa cómo fluctúen las altcoins, tener Bitcoin es clave. Al mismo tiempo, no te aferres a ello y sé flexible. Somos optimistas sobre las perspectivas del mercado de las criptomonedas y de Bitcoin a largo plazo, pero esto no nos impide realizar operaciones de cambio a corto plazo.
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En los algoritmos de recomendación, los indicadores de evaluación comúnmente utilizados incluyen Accuracy (exactitud), Precision (precisión), Recall (recuerdo) y AUC (área bajo la curva). Estas métricas se utilizan para evaluar el rendimiento y la eficacia de los algoritmos de recomendación.
1. Precisión: la precisión se refiere a la proporción de predicciones correctas entre todos los resultados de predicción. En los sistemas de recomendación, la precisión indica cuántos de los resultados de recomendación previstos son realmente de interés para el usuario. La precisión varía de 0 a 1. Cuanto mayor sea el valor, más precisos serán los resultados de la recomendación.
2. Precisión: La precisión se refiere a la proporción de muestras positivas verdaderas entre todos los resultados que se predice que serán muestras positivas. En los sistemas de recomendación, la precisión indica cuántos de los elementos recomendados al usuario son realmente de interés para éste. La precisión varía de 0 a 1. Cuanto mayor sea el valor, mayor será la proporción de elementos que le interesan al usuario incluidos en los resultados de la recomendación.
3. Recuperación: la recuperación se refiere a la proporción de todas las muestras positivas verdaderas que se predicen con éxito como muestras positivas. En un sistema de recomendación, la tasa de recuperación indica cuántos elementos que realmente interesan al usuario se recomiendan con éxito. La tasa de recuperación varía de 0 a 1. Cuanto mayor sea el valor, mayor será la proporción de elementos que le interesan al usuario incluidos en los resultados de la recomendación.
4. AUC (área bajo la curva): AUC es un indicador que se utiliza para evaluar el desempeño de clasificación de un sistema de recomendación. Representa la capacidad del algoritmo de recomendación para ordenar muestras positivas y negativas, es decir, la probabilidad de que los resultados recomendados se puedan ordenar correctamente entre todos los pares de muestras positivas y negativas. El valor de AUC varía de 0,5 a 1. Cuanto más cerca esté el valor de 1, mejor será la capacidad de clasificación.
Cabe señalar que la interpretación y el uso de estos indicadores de evaluación pueden variar según el algoritmo de recomendación específico y los escenarios de aplicación. En aplicaciones específicas, se pueden seleccionar indicadores de evaluación apropiados en función de los requisitos comerciales y las características del algoritmo para evaluar el rendimiento del algoritmo de recomendación.
1. Precisión: la precisión se refiere a la proporción de predicciones correctas entre todos los resultados de predicción. En los sistemas de recomendación, la precisión indica cuántos de los resultados de recomendación previstos son realmente de interés para el usuario. La precisión varía de 0 a 1. Cuanto mayor sea el valor, más precisos serán los resultados de la recomendación.
2. Precisión: La precisión se refiere a la proporción de muestras positivas verdaderas entre todos los resultados que se predice que serán muestras positivas. En los sistemas de recomendación, la precisión indica cuántos de los elementos recomendados al usuario son realmente de interés para éste. La precisión varía de 0 a 1. Cuanto mayor sea el valor, mayor será la proporción de elementos que le interesan al usuario incluidos en los resultados de la recomendación.
3. Recuperación: la recuperación se refiere a la proporción de todas las muestras positivas verdaderas que se predicen con éxito como muestras positivas. En un sistema de recomendación, la tasa de recuperación indica cuántos elementos que realmente interesan al usuario se recomiendan con éxito. La tasa de recuperación varía de 0 a 1. Cuanto mayor sea el valor, mayor será la proporción de elementos que le interesan al usuario incluidos en los resultados de la recomendación.
4. AUC (área bajo la curva): AUC es un indicador que se utiliza para evaluar el desempeño de clasificación de un sistema de recomendación. Representa la capacidad del algoritmo de recomendación para ordenar muestras positivas y negativas, es decir, la probabilidad de que los resultados recomendados se puedan ordenar correctamente entre todos los pares de muestras positivas y negativas. El valor de AUC varía de 0,5 a 1. Cuanto más cerca esté el valor de 1, mejor será la capacidad de clasificación.
Cabe señalar que la interpretación y el uso de estos indicadores de evaluación pueden variar según el algoritmo de recomendación específico y los escenarios de aplicación. En aplicaciones específicas, se pueden seleccionar indicadores de evaluación apropiados en función de los requisitos comerciales y las características del algoritmo para evaluar el rendimiento del algoritmo de recomendación.
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