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Zirdle Research · Modello NOVA

NOVA

Specialista approfondito per azioni growth ad alto beta

Stella che esplode — crescita improvvisa brillante

Risultato principale fuori campione
+4.38%
a settimana con 1:5 R/R
= +65.7% totale sul periodo di test
Parametri
34.1 M
Perdita di validazione
0.0857
Universo
71
Canali
24
Intervallo
1 day
1:1 WR
55.0%

CosaNOVA fa

La più profonda e grande dei Cinque (8 strati, 34M parametri). NOVA opera su un universo selezionato di 71 simboli growth — tech, biotech, fintech, EV — e ottiene i rendimenti fuori campione più alti mai registrati.

Focus della strategia

Momentum growth ad alto beta, amplificazione del breakout

Come funziona

NOVA è un trasformatore di attenzione fattorizzato a canale × tempo. Analizza una finestra di contesto di 200 barre per 24 canali di input e prevede la distribuzione completa delle prossime 5 barre.

Ingresso
(B, 200, 24)
OHLCV + indicatori
Patch incorporate
lineare per canale
patch_len=10 → (B, 20, C, D)
Attenzione fattorizzata ×N
spazio → tempo → FFN
attentione canale × tempo
Fondo di investimento
ultima patch, media
sull'asse del canale
Testa quantile
(B, 5, 7)
q05 · q50 · q95

Passaggio in avanti: canali di input OHLCV + indicatore → patch-embedded → livelli di attenzione spazio/tempo alternati → raggruppati in un unico embedding → testa MLP prevede 7 livelli quantili per passo orizzontale.

Canali di input

Ogni barra viene normalizzata z-score per finestra utilizzando solo statistiche di contesto, così il modello vede movimenti relativi anziché prezzi assoluti.

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

Output

Livelli dei quantili per ogni passo dell'orizzonte0.05 · 0.10 · 0.25 · 0.50 · 0.75 · 0.90 · 0.95
Orizzonte5 passi
PerditaPinball (quantile)
Chiamata direzionalesegno di (q50 − entry)

Dati e formazione

Universo

71 simboli

growth_universe

I simboli sono gli strumenti liquidi e negoziabili che costituiscono NOVA's training population. Each prediction cycle runs forward-tests on the same universe so performance numbers aren't cherry-picked.

Perché questo intervallo di addestramento

Escludiamo deliberatamente i dati precedenti il 2010. La fase pre-decimalizzazione (frazioni fino ad aprile 2001), il regime pre-HFT (fino al 2007) e la crisi del credito 2007-2009 riflettono una struttura di mercato che non esiste più. A 34.1 M parameters, burning capacity on that regime is noise competing for weights with the current market — López de Prado (2018) identifies regime non-stationarity as the primary failure mode of financial ML.

Sensibilità: un pilota addestrato su 2003-2022 ha mostrato una perdita di convalida del 10-12% peggiore rispetto all'addestramento dal 2010 in poi.

Rendimento in tempo reale

Ogni previsione NOVA effettua viene registrata e valutata in tempo reale con barriere. Questi numeri riflettono solo operazioni chiuse e vengono aggiornati continuamente.

I rendimenti passati non garantiscono risultati futuri. I risultati dei forward-test simulano barriere R/R pari a 1:3; i rendimenti reali potrebbero differire a causa di slippage, spread e liquidità.

Limitazioni oneste

Esposizione test in regime di mercato rialzista

La finestra out-of-sample di 15 settimane è stata un periodo di tendenza rialzista. Le performance del modello in regimi ribassisti (stile Q4 2022) non sono verificate e sono probabilmente molto inferiori.

Costi di transazione non modellati

I rendimenti headline escludono le commissioni di andata e ritorno (~0.05-0.30% su questi strumenti). I rendimenti reali saranno inferiori; i numeri headline sono limiti superiori.

Addestramento/test con stesso simbolo

Il modello è stato addestrato e testato sullo stesso universo di simboli (divisione temporale). Convalidiamo la generalizzazione temporale, non la generalizzazione dell'universo a ticker non visti.

Di cosa siamo certi

Abilità direzionale superiore al caso casuale (tasso di vincita simmetrico 1:1 R/R è 55.0%) e addestramento riproducibile: abbiamo riaddestrato da zero 3+ volte con iperparametri identici entro ±1% di perdita di convalida.

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