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O
Zirdle Research · Modelo ORION

ORION

Oscilación de momento diario con 24 canales e indicadores

La constelación cazadora que atraviesa el cielo

Titular fuera de muestra
+4.09%
por semana con relación 1:5 R/R
= +61.4% total sobre ventana de prueba
Parámetros
14.5 M
Pérdida de validación
0.1079
Universo
148
Canales
24
Intervalo
1 day
1:1 WR
52.6%

¿QuéORION hace

El buque insignia. ORION consume 24 canales (OHLCV + 19 indicadores técnicos) y predice distribuciones de precios a una semana. La habilidad direccional R/R 1:1 más fuerte de la familia.

Enfoque de estrategia

Confluencia multi-indicador, seguimiento de tendencia de horizonte oscilante

Cómo funciona

ORION es un transformer de atención factorizado de canal × tiempo. Observa una ventana de contexto de 120 barras de 24 canales de entrada, y predice la distribución completa de las siguientes 5 barras.

Entrada
(B, 120, 24)
OHLCV + indicadores
Embedding de parches
lineal por canal
patch_len=10 → (B,12, C, D)
Atención factorizada ×N
espacio → tiempo → FFN
atención canal × tiempo
Fondo
último parche, media
sobre el eje del canal
Cabeza cuantil
(B, 5, 7)
q05 · q50 · q95

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.

closeopenhighlowvolumeRSI-14MACDMACD-signalMACD-histStoch-KWilliams %RCCI-20MFI-14ROC-10ATR-14Bollinger %BBollinger widthOBVCMFSMA-20SMA-50EMA-12EMA-26ADX-14

Salida

Niveles de cuantil por paso de horizonte0.05 · 0.10 · 0.25 · 0.50 · 0.75 · 0.90 · 0.95
Horizon5 pasos
PérdidaPinball (cuantil)
Llamada direccionalsigno de (q50 − entrada)

Datos y entrenamiento

Universo

148 símbolos

TOP_500_LIQUID

Los símbolos son los instrumentos liquidables y comerciables que forman ORION'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 14.5 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 ORION 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 52.6) y entrenamiento reproducible: hemos reentrenado desde cero 3+ veces con hiperparámetros idénticos dentro de ±1% de pérdida de validación.

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