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全モデル
O
Zirdleリサーチ・モデル ORION

ORION

24通道指标丰富的日线动量摆动

猎人星座横跨天际

サンプル外見出し
+4.09%
週あたり 1:5 R/R
= +61.4テスト期間の合計 %
パラメータ
14.5 M
検証損失
0.1079
全体集合
148
チャンネル
24
インターバル
1 day
1:1 勝率
52.6%

ORION

旗舰策略。ORION消耗24个通道(OHLCV + 19个技术指标)并预测一周后的价格分布。家族中最强的1:1盈亏比方向性技能。

戦略の焦点

多指标共振,摆动周期趋势跟踪

仕組み

ORIONは、factorised channel × time attention transformerです。これは120バーのコンテキストウィンドウを見て、24入力チャンネルの分布を予測し、次の5バーの完全な分布を予測します。

入力
(B, 120, 24)
OHLCV+インジケーター
パッチ埋め込み
チャンネルごとの線形
patch_len=10→(B,12, C, D)
因数分解された注意機構×N
空間→時間→FFN
チャンネル×時間注意
プール
最終パッチ、平均
チャンネル軸上
分位点ヘッド
(B, 5, 7)
q05 · q50 · q95

順伝播:入力OHLCV+インジケーターチャンネル→パッチ埋め込み→交互の空間/時間注意層→単一埋め込みにプーリング→MLPヘッドが地平線ステップごとに7つの分位点レベルを予測します。

入力チャンネル

各バーはコンテキストのみの統計を使用してウィンドウごとにZスコア正規化され、モデルは絶対価格ではなく相対的な動きを見ます。

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

出力

ホライゾンステップごとの分位数レベル0.05 · 0.10 · 0.25 · 0.50 · 0.75 · 0.90 · 0.95
ホライズン5 ステップ
損失ピンボール(分位点)
方向性コール(q50 − エントリー) の符号

データとトレーニング

ユニバース

148 シンボル

TOP_500_LIQUID

シンボルは、ORION'sトレーニング母集団。各予測サイクルは同じユニバースでフォワードテストを実行するため、パフォーマンス数値が恣意的に選ばれることはありません。

このトレーニング期間の理由

2010年以前のデータを意図的に除外しています。小数化以前(2001年4月までの分数表示)、プレHFT体制(2007年まで)、および2007-2009年のクレジット危機は、もはや存在しない市場構造を反映しています。14.5 Mパラメータでは、その体制での焼き鈍し容量は、現在の市場との重み付けを競うノイズとなります。ロペス・デ・プラード(2018年)は、体制の非定常性を金融MLの主要な故障モードとして特定しています。

感度分析: 2003年から2022年でトレーニングされたパイロットは、2010年以降のランと比較して検証損失が10~12%悪化しました。

実運用パフォーマンス

すべての予測 ORIONはリアルタイムで記録され、バリア評価されています。これらの数値はクローズドトレードのみを反映し、継続的に更新されます。

過去の実績は将来の結果を保証するものではありません。フォワードテストの結果は、1:3のリスク・リワードバリアシミュレーションを反映しています。実際の成果はスリッページ、スプレッド、流動性により異なる場合があります。

正直な限界

強気相場レジームのテストエクスポージャー

15週間のアウトオブサンプルウィンドウは、強気バイアスのかかった期間でした。弱気相場(2022年第4四半期スタイル)におけるモデルのパフォーマンスは未検証であり、おそらく大幅に低くなります。

取引コストはモデル化されていません

表面収益には往復手数料(これらの商品では約0.05~0.30%)が含まれていません。実際の収益はこれよりも低くなり、表面数値は上限値です。

Same-symbol train/test

モデルは同じ銘柄群(時系列分割)でトレーニングおよびテストされました。時間的汎化性は検証しますが、未見のティッカーに対する銘柄群の汎化性は検証しません。

確信していること

方向スキルはランダムチャンス(対称1:1リスクリワードの勝率)を上回っており、再現可能なトレーニング:同一のハイパーパラメータで3回以上ゼロから再トレーニングし、検証損失は±1%以内です。52.6%) and reproducible training: we've retrained from scratch 3+ times with identical hyperparameters within ±1% val loss.

その他のモデル

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