La maggior parte degli investitori tiene traccia delle performance, pochissimi tracciano da dove proviene la performance L'attribuzione è il livello mancante nella maggior parte dei sistemi di trading 💱

Nei flussi di lavoro quantitativi tradizionali, quasi il 40% dell'"alpha" di un modello scompare una volta che separi il segnale dal rumore Il vero problema è la mancanza di responsabilità per il contributo di ciascun predittore.

I segnali che non vengono monitorati decadono rapidamente Ricerche di diverse aziende di quant mostrano che i segnali non tracciati perdono validità statistica entro 6–10 settimane in mercati in rapida evoluzione Se non misuri il decadimento, lo erediti...

La cura del modello è importante: – deriva delle caratteristiche – overfitting – picchi di correlazione – pesi non utilizzati Questi sono problemi risolvibili, ma solo se vengono misurati. Ignorarli trasforma un buon modello in una responsabilità.

I sistemi che vincono a lungo termine saranno quelli che possono: tracciare il contributo del segnale rimuovere i predittori morti riattribuire in base alle prove attuali e rendere ogni componente responsabile. Quel ciclo di responsabilità è su cui Yiedl si concentra 👉 non solo sulle prestazioni, ma sulla prova di dove proviene.