ECHO
15-минутна реверсия към средната стойност за ETF и продукти с волатилност
Планинска нимфа, чийто глас се връща — цената се връща към справедлива стойност
Какво ECHO прави
ECHO улавя връщането на пазара към справедлива стойност — ехото. Обучен върху 37 инструмента, подходящи за реверсия (широки ETFs, продукти за волатилност, лихвени проценти, стоки) и умишлено не взема под внимание тренд индикаторите.
Кратка хоризонтна реверсия към средната стойност при нестабилни/странични режими
Как работи
ECHO е факторизиран канален × времеви внимание трансформатор. Той гледа на 16012 прозорец от контекст на 4 входни канали и предсказва пълната дистрибуция на следващите
Право движение: вход OHLCV + индикаторни канали → сегментирани вградвания → редуващи се слоеве пространствено/времево внимание → обединени в едно вградване → MLP глава предсказва 7 квантилни нива за всяка стъпка от хоризонта.
ленти.
Всеки лент се нормализира със z-скор за всеки прозорец, използвайки статистики само от контекста, така че моделът вижда относителни движения, а не абсолютни цени.
Изход
Данни и обучение
Вселена
37 символи
mean_revert_universe
Символите са ликвидните, търгуеми инструменти, които формират ECHOобучаващата популация. Всеки прогнозен цикъл провежда тестове напред на същата вселена, така че числата на производителността не са подбрани.
Защо този прозорец за обучение
Съзнателно изключваме данни преди 2010 г. Додесетичният период (дроби до април 2001 г.), доспаренето с HFT през 2007 г. и кредитната криза от 2007-2009 г. отразяват пазарна структура, която вече не съществува. При параметри на {{pool_name}}, изразходването на капацитет върху този режим е шум, който се конкурира за тегла с текущия пазар — Лопес де Прадо (2018) определя нестационарността на режима като основната причина за провал на финансовия ML.3.3 MЧувствителност: пилотен курс, обучен върху 2003-2022 г., показа загуба при валидация с 10-12% по-висока от тази на курса, започващ от 2010 г.
Живо представяне
Всяка прогноза, която {{pool_name}} прави, се записва и оценява в реално време чрез бариерни нива. Тези числа включват само затворени сделки и се актуализират непрекъснато.
Миналите резултати не гарантират бъдещи такива. Резултатите от тестовете напред отразяват симулация на съотношение риск/печалба 1:3; реалните резултати могат да се различават поради приплъзване, спредове и ликвидност.ECHOЧестни ограничения
Past performance does not guarantee future results. Forward-test outcomes reflect 1:3 R/R barrier simulation; live outcomes may differ due to slippage, spreads, and liquidity.
Honest limitations
Тест за експозиция в бичи режим
15-седмичният прозорец извън извадката беше период с бич пристрастие. Производителността на модела в мечи режими (стил 2022-Q4) е непроверена и вероятно значително по-ниска.
Разходите по транзакции не са моделирани
Обявените възвръщаемости изключват двупосочни такси (~0.05-0.30% при тези инструменти). Реалните възвръщаемости ще бъдат по-ниски; обявените числа са горни граници.
Обучение/тест със същия символ
Моделът беше обучен и тестван върху същата вселена от символи (времево разделение). Ние валидираме временно обобщение, а не обобщение на вселената към невиждани тикери.
В какво сме уверени
Посочената точност над случайния шанс (симетричен 1:1 процент на печалба при риск/възнаграждение е 51.5%) и възпроизводимо обучение: обучавали сме от нулата 3+ пъти с идентични хиперпараметри в рамките на ±1% вал. загуба.
Прочетете пълния документ
Публикационно-задълбочен технически доклад: почистване на данни, задълбочено разглеждане на архитектурата, динамика на обучението, методология за симулация на бариери, пълни резултати от прозорци, анализи на чувствителност и честно обсъждане на ограничения. ~7 000 думи.
Сравнете между петте
Всеки модел в Zirdle Five се справя с различен режим на търговия. Върнете се към прегледа, за да видите как се представят по отношение на процент печалби, размер на вселената и възвръщаемост извън извадката.