ECHO
Reversión a la media de 15 minutos en ETFs y productos de volatilidad
Ninfa de la montaña cuya voz regresa — el precio revierte al valor justo
¿QuéECHO hace
ECHO captura el retorno del mercado al valor justo — el eco. Entrenado en 37 instrumentos favorables a la reversión (ETFs amplios, productos de volatilidad, tasas, materias primas) y deliberadamente ciego a indicadores de tendencia.
Reversión a la media de horizonte corto en regímenes erráticos/rango
Cómo funciona
ECHO es un transformer de atención factorizado de canal × tiempo. Observa una ventana de contexto de 160 barras de 12 canales de entrada, y predice la distribución completa de las siguientes 4 barras.
Pase hacia adelante: canales de entrada OHLCV + indicador → incrustado en parches → capas alternas de atención espacio/temporal → agrupado en una sola incrustación → MLP de salida predice 7 niveles de cuantil por paso de horizonte.
Canales de entrada
Cada barra se normaliza z-score por ventana usando estadísticas solo de contexto, así el modelo ve movimientos relativos en lugar de precios absolutos.
Salida
Datos y entrenamiento
Universo
37 símbolos
mean_revert_universe
Los símbolos son los instrumentos liquidables y comerciables que forman ECHO's población de entrenamiento. Cada ciclo de predicción ejecuta pruebas prospectivas sobre el mismo universo, por lo que los números de rendimiento no son seleccionados a dedo.
Por qué esta ventana de entrenamiento
Excluimos deliberadamente datos anteriores a 2010. La era predecimal (fracciones hasta abril de 2001), el régimen pre-HFT (≤2007) y la crisis crediticia de 2007-2009 reflejan una estructura de mercado que ya no existe. En 3.3 M parámetros, quemar capacidad en ese régimen es ruido que compite por pesos con el mercado actual — López de Prado (2018) identifica la no estacionariedad del régimen como el principal modo de fallo del ML financiero.
Sensibilidad: un piloto entrenado en 2003-2022 arrojó una pérdida de validación un 10-12 % peor que la ejecución a partir de 2010.
Rendimiento en vivo
Cada predicción que ECHO hace se registra y evalúa con barreras en tiempo real. Estas cifras reflejan únicamente operaciones cerradas y se actualizan continuamente.
Los rendimientos pasados no garantizan resultados futuros. Los resultados de las pruebas prospectivas reflejan una simulación de barrera de ratio riesgo/recompensa 1:3; los resultados en vivo pueden diferir debido a deslizamiento, diferenciales y liquidez.
Limitaciones honestas
Prueba de exposición en régimen alcista
La ventana de 15 semanas fuera de la muestra fue un período sesgado alcista. El rendimiento del modelo en regímenes bajistas (estilo 2022-Q4) no está verificado y es probable que sea materialmente inferior.
Costos de transacción no modelados
Los rendimientos principales excluyen las comisiones de ida y vuelta (~0.05-0.30% en estos instrumentos). Los rendimientos del mundo real serán más bajos; los números principales son límites superiores.
Entrenamiento/prueba con los mismos símbolos
El modelo fue entrenado y probado en el mismo universo de símbolos (división temporal). Validamos la generalización temporal, no la generalización del universo a tickers no vistos.
De lo que estamos seguros
Habilidad direccional superior al azar (tasa de ganancia simétrica 1:1 R/R es 51.5) y entrenamiento reproducible: hemos reentrenado desde cero 3+ veces con hiperparámetros idénticos dentro de ±1% de pérdida de validación.
Lea el artículo completo
Informe técnico detallado: limpieza de datos, análisis profundo de arquitectura, dinámicas de entrenamiento, metodología de simulación de barreras, resultados completos, análisis de sensibilidad y discusión honesta de limitaciones. ~7,000 palabras.
Comparar entre los Cinco
Cada modelo en Zirdle Five aborda un régimen de trading diferente. Vuelve al resumen para ver cómo se comparan en tasa de ganancia, tamaño del universo y retornos fuera de muestra.