Większość inwestorów śledzi wyniki, bardzo niewielu śledzi, skąd te wyniki pochodzą Atrybucja to brakująca warstwa w większości systemów handlowych 💱

W tradycyjnych procesach kwantowych prawie 40% „alfy” modelu znika, gdy oddzielisz sygnał od szumu Prawdziwym problemem jest brak odpowiedzialności za wkład każdego predyktora.

Sygnaly, które nie są monitorowane, szybko tracą ważność Badania przeprowadzone przez różne firmy zajmujące się analizą ilościową pokazują, że nieśledzone sygnaly tracą statystyczną ważność w ciągu 6–10 tygodni na szybko zmieniających się rynkach Jeśli nie mierzysz utraty ważności, dziedziczysz ją…

Higiena modelu ma znaczenie: – dryfowanie cech – nadmierne dopasowanie – skoki korelacji – nieużywane wagi To są problemy, które można rozwiązać, ale tylko jeśli są mierzone. Ignorowanie ich sprawia, że dobry model staje się obciążeniem.

Systemy, które wygrają na dłuższą metę, to te, które potrafią: śledzić wkład sygnału usuwać martwe predyktory przypisywać nowe wagi na podstawie aktualnych dowodów i sprawić, by każdy komponent był odpowiedzialny. Ta pętla odpowiedzialności to obszar, na którym koncentruje się Yiedl 👉 nie tylko wydajność, ale także dowód, skąd to pochodzi.