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Zirdle Forschung · Modell HELIOS

HELIOS

5-Minuten-Intraday-Scalping auf liquiden Large-Caps

Sonnengott — immer an, Tageszyklus, schnellstes Licht

Out-of-sample-Schlagzeile
+1.47%
pro Woche bei 1:5 R/R
= +3.9% Gesamt über Testzeitraum
Parameter
4.4 M
Validierungsverlust
0.0868
Universum
148
Kanäle
12
Intervall
5 min
1:1 Gewinnrate
49.9%

WasHELIOSmacht

Der schnellste der Fünf. HELIOS sagt 30 Minuten voraus für 148 liquide Large-Cap-Aktien und ist spezialisiert auf das Abfangen kurzfristiger Mikrostruktur-Störungen.

Strategiefokus

Intraday-Momentum + Mikrostruktur-Dislokationen

Funktionsweise

HELIOS ist ein faktorisierter Kanal × Zeit-Aufmerksamkeitstransformer. Er betrachtet ein 200-Balken-Kontextfenster von 12 Eingabekanälen und sagt die vollständige Verteilung der nächsten 6 Balken voraus.

Eingabe
(B, 200, 12)
OHLCV + Indikatoren
Patch-Embedding
pro-Kanal linear
patch_len=10 → (B, 20, C, D)
Faktorisierte Aufmerksamkeit ×N
Raum → Zeit → FFN
Kanal-×-Zeit-Aufmerksamkeit
Pool
letzter Patch, Mittelwert
über Kanalachse
Quantil-Kopf
(B, 6, 7)
q05 · q50 · q95

Vorwärtsdurchlauf: Eingabe OHLCV + Indikatorkanäle → Patch-Einbettung → alternierende Raum/Zeit-Aufmerksamkeitsebenen → zu einer einzelnen Einbettung zusammengefasst → MLP-Kopf sagt 7 Quantilniveaus pro Horizontschritt voraus.

Eingabekanäle

Jeder Balken wird fensterweise mittels kontextbasierter Statistiken Z-Score-normalisiert, sodass das Modell relative Bewegungen statt absoluter Preise sieht.

closeopenhighlowvolumeRSI-14MACDMACD-histStoch-KATR-14Bollinger %BOBV

Ausgabe

Quantilniveaus pro Zeitschritt der Vorhersage0.05 · 0.10 · 0.25 · 0.50 · 0.75 · 0.90 · 0.95
Horizont6Schritte
VerlustPinball (Quantil)
RichtungsanrufVorzeichen von (q50 − Einstieg)

Daten & Training

Universum

148Symbole

TOP_500_LIQUID

Symbole sind die liquiden, handelbaren Instrumente, die bildenHELIOS's Trainingspopulation. Jeder Vorhersagezyklus führt Vorwärtstests auf demselben Universum durch, sodass Leistungszahlen nicht willkürlich ausgewählt sind.

Warum dieser Trainingszeitraum

Wir schließen bewusst Daten vor 2010 aus. Die Zeit vor der Dezimalisierung (Brüche bis April 2001), das Pre-HFT-Regime (≤2007) und die Kreditkrise 2007–2009 spiegeln eine Marktstruktur wider, die nicht mehr existiert. Bei 4.4 M Parametern ist es Rauschen, das mit dem aktuellen Markt um Gewichte konkurriert – López de Prado (2018) identifiziert die Nicht-Stationarität von Regimen als primären Fehlermodus des maschinellen Lernens im Finanzbereich.

Sensitivität: Ein Pilot, trainiert auf 2003-2022, zeigte einen um 10-12% schlechteren Validierungsverlust als der Lauf ab 2010.

Live-Leistung

Jede Vorhersage, die HELIOS trifft, wird protokolliert und in Echtzeit an Barrieren ausgewertet. Diese Zahlen beziehen sich nur auf abgeschlossene Trades und werden kontinuierlich aktualisiert.

Frühere Leistung ist keine Garantie für zukünftige Ergebnisse. Ergebnisse von Vorwärtstests spiegeln eine Barrieresimulation mit einem R/R-Verhältnis von 1:3 wider; tatsächliche Ergebnisse können aufgrund von Slippage, Spreads und Liquidität abweichen.

Ehrliche Einschränkungen

Bullenmarkt-Regime-Testexposition

Das 15-wöchige Out-of-Sample-Fenster war ein bullisch geprägter Zeitraum. Die Modellleistung in Bärenmärkten (Stil 2022-Q4) ist unbestätigt und wahrscheinlich wesentlich geringer.

Transaktionskosten nicht modelliert

Die angegebenen Renditen schließen Round-Trip-Gebühren (~0,05-0,30% für diese Instrumente) nicht ein. Die realen Renditen werden niedriger ausfallen; die genannten Zahlen stellen Obergrenzen dar.

Training/Test mit gleichen Symbolen

Das Modell wurde auf demselben Symboluniversum trainiert und getestet (Zeit-Split). Wir validieren die zeitliche Generalisierung, nicht die Generalisierung auf unbekannte Ticker.

Wovon wir überzeugt sind

Richtungsabhängige Treffsicherheit über Zufallsniveau (symmetrische 1:1 R/R-Gewinnrate beträgt 49.9%) und reproduzierbares Training: Wir haben mehr als 3 Mal von Grund auf mit identischen Hyperparametern und innerhalb von ±1% Validierungsfehler neu trainiert.

Andere Modelle

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