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N
Zirdle Research · Modèle NOVA

NOVA

Spécialiste approfondi pour les actions de croissance à bêta élevé

Étoile explosive — croissance soudaine et lumineuse

Titre hors échantillon
+4.38%
par semaine à un ratio R/R de 1:5
= +65.7% total sur la fenêtre de test
Paramètres
34.1 M
Perte de validation
0.0857
Univers
71
Chaînes
24
Intervalle
1 day
Ratio gain/perte 1:1
55.0%

QuoiNOVAfait

Le plus profond et le plus grand des Five (8 couches, 34M paramètres). NOVA échange un univers de croissance composé de 71 symboles sélectionnés — tech, biotech, fintech, VE — et atteint le plus haut rendement hors échantillon que nous ayons enregistré.

Focus de la stratégie

Momentum de croissance bêta élevé, amplification des cassures

Comment ça marche

NOVA est un transformer d'attention canal × temps factorisé. Il regarde un contexte de fenêtre de 200-barres de 24 canaux d'entrée, et prédit la distribution complète des prochaines 5 barres.

Entrée
(B, 200, 24)
OHLCV + indicateurs
Patch embed
linéaire par canal
patch_len=10 → (B, 20, C, D)
Attention factorisée ×N
espace → temps → FFN
attention canal × temps
Fonds d'investissement
dernière patch, moyenne
sur l'axe des canaux
Tête quantile
(B, 5, 7)
q05 · q50 · q95

Passe avant : canaux OHLCV + indicateurs en entrée → patch-embedded → couches alternées d'attention spatiale/temporelle → regroupées en un seul embedding → tête MLP prédit 7 niveaux de quantile par pas d'horizon.

Canaux d'entrée

Chaque barre est normalisée par z-score par fenêtre en utilisant des statistiques de contexte uniquement, donc le modèle voit des mouvements relatifs plutôt que des prix absolus.

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

Sortie

Niveaux de quantiles par pas d'horizon0.05 · 0.10 · 0.25 · 0.50 · 0.75 · 0.90 · 0.95
Horizon5 étapes
PertePinball (quantile)
Appel directionnelsigne de (q50 − entrée)

Données et formation

Univers

71 symboles

growth_universe

Les symboles sont les instruments liquides et négociables qui constituent NOVA's population d'entraînement. Chaque cycle de prédiction effectue des tests forward sur le même univers, de sorte que les chiffres de performance ne sont pas choisis.

Pourquoi cette fenêtre d'entraînement

Nous excluons délibérément les données antérieures à 2010. La période pré-décimalisation (fractions jusqu'en avril 2001), le régime pré-HFT (jusqu'en 2007) et la crise du crédit de 2007-2009 reflètent une structure de marché qui n'existe plus. Avec les paramètres 34.1 M, dépenser de la capacité sur ce régime est un bruit qui entre en compétition avec les poids du marché actuel — López de Prado (2018) identifie la non-stationnarité de régime comme le principal mode de défaillance du ML financier.

Sensibilité : un pilote entraîné sur 2003-2022 a montré une perte de validation 10 à 12 % pire que l'exécution à partir de 2010.

Performance en direct

Chaque prédiction NOVA effectuée est enregistrée et évaluée par barrière en temps réel. Ces chiffres ne concernent que les transactions clôturées et sont mis à jour en continu.

Les performances passées ne préjugent pas des résultats futurs. Les résultats des tests forward reflètent une simulation de barrière de ratio risque/récompense de 1:3 ; les résultats réels peuvent différer en raison du slippage, des spreads et de la liquidité.

Limitations honnêtes

Exposition aux tests en régime haussier

La fenêtre hors échantillon de 15 semaines correspondait à une période biaisée haussière. Les performances du modèle en régimes baissiers (type quatrième trimestre 2022) ne sont pas vérifiées et sont probablement nettement inférieures.

Frais de transaction non modélisés

Les rendements annoncés excluent les frais aller-retour (~0,05-0,30 % sur ces instruments). Les rendements réels seront inférieurs ; les chiffres annoncés sont des limites supérieures.

Entraînement/test sur les mêmes symboles

Le modèle a été entraîné et testé sur le même univers de symboles (découpage temporel). Nous validons la généralisation temporelle, et non la généralisation à des tickers non vus.

Ce dont nous sommes confiants

Compétence directionnelle supérieure au hasard (taux de gain symétrique 1:1 est 55.0%) et entraînement reproductible : nous avons ré-entraîné 3 fois ou plus depuis zéro avec les mêmes hyperparamètres, à ±1 % de perte de validation.

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