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Zirdle Research · 모델 HELIOS

HELIOS

유동성 대형주 대상 5분 단위 일중 스캘핑

태양의 신 — 항상 켜져 있고, 주기적이며, 가장 빠른 빛

표본 외 헤드라인
+1.47%
주당 1:5 리스크-보상 비율
= +3.9테스트 기간 동안의 총 %
매개변수
4.4 M
검증 손실
0.0868
유니버스
148
채널
12
간격
5 min
1:1 WR
49.9%

HELIOS

다섯 가지 중 가장 빠릅니다. HELIOS는 148개의 유동성 대형주에 대해 30분 전을 예측하며, 단기 시장 미세 구조 붕괴를 포착하는 데 특화되어 있습니다.

전략 초점군

일중 모멘텀 + 미세구조 이탈

작동 방식

HELIOS는 분해된 채널 × 시간 주의 변환기입니다. 200-바 컨텍스트 창의 12 입력 채널을 보고 다음 6개 바의 전체 분포를 예측합니다.

입력
(B, 200, 12)
OHLCV + 지표
패치 임베드
채널별 선형
patch_len=10 → (B, 20, C, D)
분해된 어텐션 ×N
공간 → 시간 → FFN
채널 × 시간 어텐션
투자 풀
마지막 패치, 평균
채널 축 기준
퀀타일 헤드
(B, 6, 7)
q05 · q50 · q95

순전파: 입력 OHLCV + 지표 채널 → 패치 임베딩 → 교대 공간/시간 어텐션 레이어 → 단일 임베딩으로 풀링 → MLP 헤드가 지평선 단계별로 7개의 분위 수준을 예측합니다.

입력 채널

각 바는 컨텍스트 전용 통계를 사용하여 창별로 z-점수 정규화되므로 모델은 절대 가격 대신 상대적 움직임을 봅니다.

closeopenhighlowvolumeRSI-14MACDMACD-histStoch-KATR-14Bollinger %BOBV

출력

예측 구간별 분위 수준0.05 · 0.10 · 0.25 · 0.50 · 0.75 · 0.90 · 0.95
Horizon6 단계
손실핀볼 (분위수)
방향성 콜부호 (q50 − 진입가)

데이터 및 훈련

유니버스

148 심볼

TOP_500_LIQUID

심볼은 유동적이며 거래 가능한 도구로 구성됩니다.HELIOS's 훈련 모집단. 각 예측 주기는 동일한 유니버스에서 전방 테스트를 실행하므로 성능 수치가 선별되지 않습니다.

이 훈련 윈도우를 선택한 이유

우리는 2010년 이전 데이터를 의도적으로 제외합니다. 소수점 이전(2001년 4월까지 분수), HFT 체제 이전(2007년 이하), 그리고 2007-2009년 신용 위기는 더 이상 존재하지 않는 시장 구조를 반영합니다. 4.4 M매개변수에서 해당 체제에 용량을 소비하는 것은 현재 시장과의 가중치 경쟁에서 잡음이며 — López de Prado (2018)는 체제 비정상성을 금융 ML의 주요 실패 모드로 식별합니다.

민감도: 2003-2022년으로 훈련된 파일럿은 검증 손실이 2010년 이후 실행보다 10-12% 나빴습니다.

실시간 성과

모든 예측HELIOS은 기록되고 실시간으로 장벽 평가됩니다. 이 수치는 마감된 거래만을 반영하며 지속적으로 업데이트됩니다.

과거 성과가 미래 결과를 보장하지 않습니다. 전방 테스트 결과는 1:3 R/R 장벽 시뮬레이션을 반영합니다. 실제 결과는 슬리피지, 스프레드 및 유동성으로 인해 다를 수 있습니다.

정직한 한계

Bull-regime test exposure

15주 아웃오브샘플 기간은 황소장 편향 구간이었습니다. 약세장(2022년 4분기 스타일)에서의 모델 성능은 검증되지 않았으며 실질적으로 낮을 가능성이 있습니다.

Transaction costs not modelled

표면 수익률은 왕복 수수료(이 상품의 경우 약 0.05~0.30%)를 제외한 수치입니다. 실제 수익률은 낮아지며, 표면 수치는 상한선입니다.

Same-symbol train/test

모델은 동일한 종목군에서 훈련 및 테스트되었습니다(시간 분할). 우리는 시간적 일반화를 검증하지만, 새로운 종목에 대한 범주 일반화는 검증하지 않습니다.

What we're confident about

무작위 추측보다 높은 방향성 실력(대칭적 1:1 손익비 승률 49.9%) and reproducible training: we've retrained from scratch 3+ times with identical hyperparameters within ±1% val loss.

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