Sebagian besar investor melacak kinerja, sangat sedikit yang melacak dari mana kinerja tersebut berasal Atribusi adalah lapisan yang hilang di sebagian besar sistem 💱 perdagangan

Dalam alur kerja kuantitatif tradisional, hampir 40% "alfa" model menghilang setelah Anda memisahkan sinyal dari kebisingan Masalah sebenarnya adalah kurangnya akuntabilitas untuk kontribusi masing-masing prediktor.

Sinyal yang tidak dipantau meluruh dengan cepat Penelitian dari beberapa perusahaan kuantitatif menunjukkan bahwa sinyal yang tidak terlacak kehilangan validitas statistik dalam waktu 6-10 minggu di pasar yang bergerak cepat Jika Anda tidak mengukur pembusukan, Anda mewarisinya...

Kebersihan model penting: – penyimpangan fitur – overfitting – lonjakan korelasi – bobot yang tidak terpakai Ini adalah masalah yang dapat dipecahkan, tetapi hanya jika diukur Mengabaikan mereka mengubah model yang baik menjadi kewajiban.

Sistem yang menang jangka panjang adalah sistem yang dapat: Lacak kontribusi sinyal Hapus prediktor mati Bobot ulang berdasarkan bukti langsung dan membuat setiap komponen bertanggung jawab. Lingkaran akuntabilitas itu adalah di mana Yiedl berfokus 👉 tidak hanya kinerja, tetapi juga bukti dari mana asalnya.