A maioria dos investidores acompanha o desempenho, poucos acompanham de onde veio o desempenho Atribuição é a camada que falta na maioria dos sistemas 💱 de negociação

Nos fluxos de trabalho quantitativos tradicionais, quase 40% do "alfa" de um modelo desaparece assim que você separa o sinal do ruído O verdadeiro problema é a falta de responsabilidade pela contribuição de cada preditor.

Sinais que não são monitorados decaem rápido Pesquisas de várias empresas quantitativas mostram que sinais não rastreados perdem validade estatística em 6 a 10 semanas em mercados de alta mobilidade Se você não mede a decadência, você a herda...

A higiene do modelo importa: – desvio de características – sobreajuste – picos de correlação – pesos não utilizados Essas são questões solucionáveis, mas somente se forem medidas Ignorá-los transforma um bom modelo em um problema.

Os sistemas que vencerem a longo prazo serão aqueles que podem: Contribuição para sinais de trilho remover preditores mortos Reponderação com base em evidências em tempo real e tornar cada componente responsável. Esse ciclo de responsabilidade é onde Yiedl foca 👉 não só no desempenho, mas na prova de onde ela veio.