При построении предсказательных моделей для финансовых сигналов большинство из нас по умолчанию используют такие метрики, как RMSE или MAE. Они полезны, но могут упустить основной вопрос, который движет многими стратегиями: правильно ли модель определила направление рынка? Здесь на помощь приходит Дирекционная Точность (DA). Определение: DA измеряет процент случаев, когда модель правильно предсказывает, будет ли значение расти или падать относительно последнего наблюдения. Формально: DA = (1/N) * Σ_t sign(A_t – A_{t-1}) * sign(I_t – A_{t-1}) Здесь A = фактическое значение, I = вывод, N = количество предсказаний, а нижние индексы указывают на временные шаги. Почему это важно: • RMSE ≠ торговая эффективность. Модель может минимизировать ошибку, но постоянно ошибаться в знаке изменения цен, что приводит к плохим результатам. • Направление определяет решения. Для стратегий выбора стороны (длинные против коротких, риск-он против риск-офф) прибыльность сильно зависит от правильности прогноза, а не от величины ошибки. • Экономическая ценность связана с DA. Даже небольшие улучшения выше 50% DA могут создать значительное преимущество при компаундинге на многих сделках. Интерпретация на практике: • 50% = статистически значимое преимущество на шумных рынках. • 55–60% = высокоэффективно, редко встречается в реальных финансовых данных. • 60%+ = готовьтесь к раннему выходу на пенсию. Для создателей моделей Forge улучшение Дирекционной Точности (DA) особенно актуально в темах логарифмических доходностей, где функция потерь придает дополнительный вес предсказанию правильного знака доходностей. Хотя сеть не оценивает участников исключительно по DA, некоторые функции потерь разработаны так, чтобы ценить направленную правильность больше, чем обычно. В этих случаях модели, которые чаще "правильно определяют знак", будут показывать лучшие результаты в системе оценки и, в свою очередь, вносить больший вклад в коллективный интеллект сети. Это укрепляет стратегии на нижнем уровне в торговле, хеджировании волатильности и проактивном выполнении DeFi, не упрощая оценку только до DA. Когда вы улучшаете модели в Forge, думайте шире, чем RMSE. Дирекционная Точность часто является метрикой, которая определяет, станет ли ваш вклад частью выигрышной стратегии в цепочке. Начните в Forge: