大多數交易系統談論回報 很少有人談論可靠性 在加密貨幣中，超過 60% 的策略失敗來自執行錯誤，而不是模型本身 在波動市場中，系統的完整性成為真正的優勢 🏦

策略的強度僅取決於其評估週期 學術研究顯示，每月評估的模型失去相關性的速度是每週評估模型的 3–5 倍快 緩慢的反饋循環 → 緩慢的學習 快速的循環 → 能夠在制度變遷中存活的信號

群眾外包建模是關於冗餘，而不是共識 不同的假設、不同的錯誤、不同的盲點。 Numerai 的數據顯示，結合不相關的模型可以將錯誤率降低 20–35%，相比單一團隊的研究 多樣性是一種風險控制！

執行的正確性與模型的準確性同樣重要 在實時交易中，1-2% 的年回報損失通常來自滑點、時間不匹配和不一致的規模，而不是預測。 如果進出場不是確定性的，那麼準確性就沒有意義 乾淨的流程勝過聰明的想法！

Yiedl 的建構方向如下： 快速的評估週期、多樣的模型輸入以及在 Solana 上的確定性執行 系統中實際上進行複利的部分 💹