Al crear modelos predictivos para señales financieras, la mayoría de nosotros recurrimos por defecto a métricas como RMSE o MAE. Estos son útiles, pero pueden pasar por alto la pregunta central que impulsa muchas estrategias: ¿el modelo tomó la dirección correcta del mercado? Aquí es donde entra en juego la precisión direccional (DA). Definición: DA mide el porcentaje de veces que un modelo predice correctamente si un valor se moverá hacia arriba o hacia abajo en relación con la última observación. Formalmente: DA = (1/N) * Σ_t signo(A_t – A_{t-1}) * signo(I_t – A_{t-1}) Aquí, A = valor real, I = inferencia, N = número de predicciones, y los subíndices indican los pasos de tiempo. Por qué es importante: • RMSE ≠ rendimiento comercial. Un modelo puede minimizar el error, pero constantemente pierde la señal de cambios de precios, lo que lleva a malos resultados. • La dirección impulsa las decisiones. Para las estrategias de selección lateral (largo vs. corto, de riesgo vs. de riesgo), la rentabilidad depende en gran medida de la corrección de la llamada, menos de la magnitud del error. • El valor económico está vinculado a DA. Incluso pequeñas mejoras por encima del 50% de DA pueden crear una ventaja significativa cuando se combinan en muchas operaciones. Interpretación en la práctica: • 50% = ventaja estadísticamente significativa en mercados ruidosos. • 55-60% = alto rendimiento, raro en los datos financieros del mundo real. • 60%+ = prepárese para jubilarse anticipadamente. Para los creadores de modelos de Forge, mejorar la precisión direccional (DA) es especialmente relevante en los temas de devoluciones logarítmicas, donde la función de pérdida otorga un peso adicional a la predicción del signo correcto de las devoluciones. Si bien la red no califica a los participantes únicamente en DA, ciertas funciones de pérdida están diseñadas para valorar la corrección direccional más de lo habitual. En estos casos, los modelos que más a menudo "aciertan con la señal" funcionarán mejor bajo el sistema de puntuación y, a su vez, contribuirán más a la inteligencia colectiva de la red. Esto fortalece las estrategias posteriores en el comercio, la cobertura de volatilidad y la ejecución proactiva de DeFi, sin simplificar demasiado la evaluación solo a DA. A medida que perfecciona los modelos en Forge, piense más allá de RMSE. La precisión direccional es a menudo la métrica que determina si su contribución se convierte en parte de una estrategia ganadora en la cadena. Comienza en la Forja: