Useimmat sijoittajat seuraavat suorituskykyä, harvat seuraavat, mistä se on peräisin Attribuutio on useimmista kaupankäyntijärjestelmistä 💱 puuttuva kerros

Perinteisissä kvantitatiivisissa työnkuluissa lähes 40 % mallin "alfasta" katoaa, kun signaali erotetaan kohinasta Todellinen ongelma on vastuun puute kunkin ennustajan panoksesta.

Signaalit, joita ei valvota, heikkenevät nopeasti Useiden kvanttiyritysten tutkimukset osoittavat, että seuraamattomat signaalit menettävät tilastollisen pätevyytensä 6–10 viikossa nopeasti muuttuvilla markkinoilla Jos et mittaa hajoamista, perit sen...

Mallin hygienialla on merkitystä: – ominaisuuksien drift – ylisovitus – korrelaatiopiikit – käyttämättömät painot Nämä ovat ratkaistavia ongelmia, mutta vain jos ne mitataan Niiden sivuuttaminen muuttaa hyvän mallin riskiksi.

Pitkällä aikavälillä voittavat järjestelmät ovat ne, jotka voivat: Raidevalojen osuus Poista kuolleet ennustajat Painotus elävien todisteiden perusteella Ja tee jokaisesta osa-alueesta vastuullista. Tuo vastuullisuussilmukka on se, mihin Yiedl keskittyy 👉, ei pelkästään suoritukseen, vaan myös todisteeseen siitä, mistä se on peräisin.