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Machine Learning

Timestral Lab

Work in progressEsperimento isolatoSola lettura

Timestral-209M è il modello "foundation" per serie storiche di Mistral (ottobre 2026): riceve la storia dei prezzi e restituisce 21 quantili per ogni seduta futura, senza essere addestrato sul titolo. Tre domande, con criteri fissati prima dei risultati: la mediana prevista batte la previsione nulla? le bande sono migliori di un semplice modello EWMA della volatilità? filtrare le aperture DKSlow con la mediana a 10 sedute batte il caso?

Da leggere prima dei risultati

Contaminazione. Mistral non dichiara i dati di addestramento: se contengono queste serie di prezzo, le previsioni anteriori al rilascio (2026-10-15) possono riflettere memoria e non capacità. Sono sicuramente fuori campione solo le origini successive, riportate a parte: oggi sono poche e crescono col tempo.

Licenza dei pesi: MIT modificata, uso commerciale non consentito sopra i 20 milioni di dollari di ricavi mensili senza licenza di Mistral. Esecuzione: richiede torch e ~840 MB di pesi; il server di produzione attuale non li regge e il laboratorio gira in locale.

Nuova esecuzione

Universo

0 serie · tempo stimato ~1 min su CPU. Un'esecuzione alla volta.