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Pesquisa Zirdle · Modelo HELIOS

HELIOS

escalpelamento intradiário de 5 minutos em large-caps líquidas

Deus do sol — sempre ligado, ciclo diário, luz mais rápida

Manchete fora da amostra
+1.47%
por semana a 1:5 R/R
= +3.9% total ao longo do período de teste
Parâmetros
4.4 M
Perda de val
0.0868
Universo
148
Canais
12
Intervalo
5 min
Taxa de acerto 1:1
49.9%

O que HELIOSfaz

O mais rápido dos Cinco. HELIOS prevê 30 minutos à frente em 148 ações large-cap líquidas, especializando-se em capturar dislocamentos microestruturais de curto prazo.

Foco da estratégia

Momentum intradiário + deslocamentos de microestrutura

Como funciona

É um transformer de atenção de canal × tempo fatorado. Ele observa uma janela de contexto de {{input_channels}} barras de canais de entrada e prevê a distribuição completa das próximas {{prediction_horizon}} barras.HELIOS200126

Entrada
(B, 200, 12)
OHLCV + indicadores
Patch de incorporação
linear por canal
patch_len=10 → (B, 20, C, D)
Atenção fatorizada ×N
espaço → tempo → FFN
atenção canal × tempo
Pool
último patch, média
sobre o eixo do canal
Cabeça quantil
(B, 6, 7)
q05 · q50 · q95

Passagem direta: entrada OHLCV + canais indicadores → patch-embedded → camadas alternadas de atenção espaço/tempo → agrupado para um único embedding → MLP head prevê 7 níveis quantis por passo de horizonte.

Canais de entrada

Cada barra é normalizada com escore z por janela usando estatísticas apenas do contexto, para que o modelo veja movimentos relativos em vez de preços absolutos.

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

Saída

Níveis de quantil por etapa de horizonte0.05 · 0.10 · 0.25 · 0.50 · 0.75 · 0.90 · 0.95
Horizonte6passos
PerdaPinball (quantil)
Chamada direcionalsinal de (q50 − entrada)

Dados e treinamento

Universo

148símbolos

TOP_500_LIQUID

Símbolos são os instrumentos líquidos e negociáveis que formam HELIOS's população de treinamento. Cada ciclo de previsão executa testes futuros no mesmo universo, para que os números de desempenho não sejam selecionados manualmente.

Por que esta janela de treinamento

Excluímos deliberadamente dados anteriores a 2010. O período pré-decimalização (frações até abril de 2001), o regime pré-HFT (≤2007) e a crise de crédito de 2007-2009 refletem uma estrutura de mercado que não existe mais. Em 4.4 M parâmetros, queimar capacidade nesse regime é ruído competindo por pesos com o mercado atual — López de Prado (2018) identifica a não estacionariedade do regime como o principal modo de falha do ML financeiro.

Sensibilidade: um piloto treinado em 2003-2022 apresentou perda de validação 10-12% pior do que a execução a partir de 2010.

Desempenho ao vivo

Toda previsão HELIOS faz é registrada e avaliada por barreiras em tempo real. Esses números refletem apenas negociações fechadas e são atualizados continuamente.

Desempenho passado não garante resultados futuros. Os resultados dos testes futurosrefletem simulação de barreira R/R 1:3; resultados ao vivo podem diferir devido a derrapagem, spreads e liquidez.

Limitações honestas

Teste de exposição ao regime de alta

A janela fora da amostra de 15 semanas foi um período de viés de alta. O desempenho do modelo em regimes de baixa (estilo 2022-Q4) não foi verificado e é provavelmente materialmente inferior.

Custos de transação não modelados

Os retornos principais excluem taxas de ida e volta (~0,05-0,30% nesses instrumentos). Os retornos no mundo real serão menores; os números principais são limites superiores.

Treino/teste no mesmo símbolo

O modelo foi treinado e testado no mesmo universo de símbolos (divisão temporal). Validamos generalização temporal, não generalização de universo para tickers não vistos.

Do que temos certeza

Habilidade direcional acima do acaso (taxa de vitórias simétrica 1:1 R/R é 49.9%) e treinamento reproduzível: retreinamos do zero 3+ vezes com hiperparâmetros idênticos dentro de ±1% de perda de validação.

Outros modelos

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