Hầu hết các nhà đầu tư theo dõi hiệu suất, rất ít người theo dõi nguồn gốc của hiệu suất đó Phân bổ là lớp còn thiếu trong hầu hết các hệ thống giao dịch 💱

Trong các quy trình làm việc định lượng truyền thống, gần 40% "alpha" của một mô hình biến mất khi bạn tách tín hiệu ra khỏi tiếng ồn Vấn đề thực sự là thiếu trách nhiệm cho sự đóng góp của từng yếu tố dự đoán.

Các tín hiệu không được theo dõi sẽ nhanh chóng suy giảm Nghiên cứu từ nhiều công ty định lượng cho thấy các tín hiệu không được theo dõi mất tính hợp lệ thống kê trong vòng 6–10 tuần ở các thị trường biến động nhanh Nếu bạn không đo lường sự suy giảm, bạn sẽ phải gánh chịu nó…

Vệ sinh mô hình rất quan trọng: – sự trôi dạt tính năng – quá khớp – đỉnh tương quan – trọng số không sử dụng Đây là những vấn đề có thể giải quyết, nhưng chỉ khi chúng được đo lường Bỏ qua chúng sẽ biến một mô hình tốt thành một gánh nặng.

Các hệ thống chiến thắng lâu dài sẽ là những hệ thống có thể: theo dõi đóng góp tín hiệu loại bỏ các dự đoán không còn hiệu lực điều chỉnh trọng số dựa trên bằng chứng thực tế và làm cho mọi thành phần có trách nhiệm. Vòng lặp trách nhiệm đó là nơi Yiedl tập trung 👉 không chỉ là hiệu suất, mà còn là bằng chứng về nguồn gốc của nó.