Saat membangun model prediktif untuk sinyal keuangan, sebagian besar dari kita default menggunakan metrik seperti RMSE atau MAE. Ini berguna, tetapi mereka dapat melewatkan pertanyaan inti yang mendorong banyak strategi: apakah model mendapatkan arah pasar yang benar? Di sinilah Akurasi Arah (DA) masuk. Definisi: DA mengukur persentase kali model memprediksi dengan benar apakah nilai akan bergerak naik atau turun relatif terhadap pengamatan terakhir. Secara formal: DA = (1/N) * Σ_t tanda(A_t – A_{t-1}) * tanda(I_t – A_{t-1}) Di sini, A = nilai aktual, I = inferensi, N = jumlah prediksi, dan subskrip menunjukkan langkah waktu. Mengapa itu penting: • RMSE ≠ kinerja perdagangan. Sebuah model dapat meminimalkan kesalahan tetapi secara konsisten melewatkan tanda-tanda perubahan harga, yang menyebabkan hasil yang buruk. • Arahan mendorong keputusan. Untuk strategi pemilihan sampingan (long vs. short, risk-on vs. risk-off) profitabilitas sangat bergantung pada kebenaran panggilan, apalagi pada besarnya kesalahan. • Nilai ekonomi terkait dengan DA. Bahkan peningkatan kecil di atas 50% DA dapat menciptakan keunggulan yang berarti ketika digabungkan pada banyak perdagangan. Interpretasi dalam praktik: • 50% = keunggulan yang signifikan secara statistik di pasar yang bising. • 55–60% = berkinerja tinggi, langka dalam data keuangan dunia nyata. • 60%+ = bersiaplah untuk pensiun dini. Untuk pembuat model Forge, meningkatkan Akurasi Arah (DA) sangat relevan pada topik pengembalian log, di mana fungsi kehilangan memberikan bobot ekstra pada memprediksi tanda pengembalian yang benar. Meskipun jaringan tidak menilai peserta hanya pada DA, fungsi kerugian tertentu dirancang untuk menghargai kebenaran arah lebih dari biasanya. Dalam kasus ini, model yang lebih sering "mendapatkan tanda dengan benar" akan berkinerja lebih baik di bawah sistem penilaian dan, pada gilirannya, berkontribusi lebih banyak pada kecerdasan kolektif jaringan. Ini memperkuat strategi hilir dalam perdagangan, lindung nilai volatilitas, dan eksekusi DeFi proaktif, tanpa terlalu menyederhanakan evaluasi ke DA saja. Saat Anda menyempurnakan model di Forge, pikirkan lebih dari sekadar RMSE. Akurasi Arah sering kali merupakan metrik yang menentukan apakah kontribusi Anda menjadi bagian dari strategi kemenangan on-chain. Mulai di Forge: