Sebagian besar sistem perdagangan berbicara tentang pengembalian Sangat sedikit yang berbicara tentang keandalan Dalam kripto, lebih dari 60% kegagalan strategi berasal dari kesalahan eksekusi, bukan model itu sendiri Di pasar yang bergejolak, integritas sistem menjadi keunggulan 🏦 nyata

Sebuah strategi hanya sekuat siklus evaluasinya Studi akademis menunjukkan bahwa model yang dievaluasi bulanan kehilangan relevansi 3-5× lebih cepat daripada yang dievaluasi mingguan Loop umpan balik lambat → pembelajaran lambat Putaran cepat → sinyal yang bertahan dari pergeseran rezim

Pemodelan crowdsourced adalah tentang redundansi, bukan konsensus Asumsi yang berbeda, kesalahan yang berbeda, titik buta yang berbeda. Data Numerai menunjukkan bahwa menggabungkan model yang tidak berkorelasi mengurangi tingkat kesalahan sebesar 20-35% dibandingkan dengan penelitian tim tunggal Keragaman adalah pengendalian risiko!

Kebenaran eksekusi sama pentingnya dengan akurasi model Dalam perdagangan langsung, 1-2% dari kerugian pengembalian tahunan biasanya berasal dari slippage, ketidakcocokan waktu, dan ukuran yang tidak konsisten, bukan perkiraan. Jika masuk dan keluar tidak deterministik, akurasi tidak masalah Pipa bersih mengalahkan ide-ide cerdas!

Ini adalah arah yang dibangun Yiedl: siklus evaluasi cepat, input model yang beragam, dan eksekusi deterministik di Solana Bagian-bagian dari sistem yang benar-benar bertambah 💹