Большинство инвесторов отслеживают результаты, очень немногие отслеживают, откуда пришли эти результаты Атрибуция — это недостающий слой в большинстве торговых систем 💱

В традиционных количественных рабочих процессах почти 40% «альфа» модели исчезает, как только вы отделяете сигнал от шума Настоящая проблема заключается в отсутствии ответственности за вклад каждого предиктора.

Сигналы, которые не отслеживаются, быстро теряют свою актуальность Исследования нескольких количественных компаний показывают, что не отслеживаемые сигналы теряют статистическую значимость в течение 6–10 недель на быстро меняющихся рынках Если вы не измеряете распад, вы наследуете его…

Гигиена модели имеет значение: – дрейф признаков – переобучение – всплески корреляции – неиспользуемые веса Эти проблемы решаемы, но только если их измерять. Игнорирование их превращает хорошую модель в обузу.

Системы, которые выиграют в долгосрочной перспективе, будут теми, которые могут: отслеживать вклад сигналов удалять мертвые предсказатели перераспределять вес на основе актуальных данных и делать каждый компонент подотчетным. Этот цикл подотчетности — это то, на чем сосредоточен Yiedl 👉 не только производительность, но и доказательство того, откуда это пришло.