ECHO
Mean-reversiune pe 15 minute pe ETF-uri și produse de volatilitate
Ninfa muntelui a cărei voce se întoarce — prețul revine la valoarea justă
Ce ECHO face
ECHO prinde întoarcerea pieței la valoarea justă — ecoul. Antrenat pe 37 de instrumente prietenoase cu reversiunea (ETF-uri ample, produse de volatilitate, rate, mărfuri) și în mod deliberat orb la indicatorii de trend.
Reversiune medie pe termen scurt în regimuri volatile/ oscilante
Cum funcționează
ECHOeste un transformer de atenție pe canale × timp factorizat. Se uită la 160 fereastra de context bare care 12 canale de intrare, și prezice distribuția completă a următoarelor 4 bare.
Propagare înainte: canale de intrare OHLCV + indicatori → împărțite în secțiuni → straturi alternative de atenție spațiu/timp → reduse la o singură încorporare → cap MLP prezice 7 niveluri cuantile per pas de orizont.
Canale de intrare
Fiecare bară este normalizată z-score per-fereastră folosind statistici doar din context, astfel încât modelul vede mișcări relative, nu prețuri absolute.
Ieșire
Date și antrenare
Univers
37 simboluri
mean_revert_universe
Simbolurile sunt instrumentele lichide și tranzacționabile care alcătuiesc ECHO's populația de instruire. Fiecare ciclu de predicție rulează teste forward pe același univers, astfel încât numerele de performanță nu sunt alese selectiv.
De ce această fereastră de instruire
Excludem în mod deliberat datele anterioare anului 2010. Perioada pre-decimalizare (fracții până în aprilie 2001), regimul pre-HFT (≤2007) și criza de credit 2007-2009 reflectă o structură de piață care nu mai există. La 3.3 M parametri, a consuma capacitate pe acel regim este zgomot care concurează pentru ponderi cu piața actuală — López de Prado (2018) identifică non-staționaritatea regimului ca mod principal de eșec al ML financiar.
Sensibilitate: un pilot instruit pe 2003-2022 a avut o pierdere de validare cu 10-12% mai mare decât cel instruit pe date din 2010 încoace.
Performanță live
Fiecare predicție ECHO pe care o face Zirdle este înregistrată și evaluată cu bariere în timp real. Aceste numere reflectă doar tranzacțiile închise și se actualizează continuu.
Performanța trecută nu garantează rezultate viitoare. Rezultatele testelor forward reflectă o simulare a barierei de 1:3 R/R; rezultatele live pot diferi din cauza slippage-ului, spread-urilor și lichidității.
Limitări oneste
Testare expunere în regim de creștere
Fereastra de 15 săptămâni în afara eșantionului a fost o perioadă cu bias optimist. Performanța modelului în regimuri de scădere (stilul Q4 2022) este neverificată și probabil semnificativ mai scăzută.
Costuri de tranzacționare nemodelate
Randamentele brute exclud comisioanele de rundă (~0,05-0,30% pentru aceste instrumente). Randamentele reale vor fi mai mici; cifrele brute sunt limite superioare.
Antrenare/test pe același simbol
Modelul a fost antrenat și testat pe același univers de simboluri (separare temporală). Validăm generalizarea temporală, nu generalizarea pe universul de tickere nevăzute.
Ce ne este clar
Abilitatea direcțională peste șansa aleatoare (rată de câștig simetrică 1:1 R/R este 51.5%) și antrenament reproductibil: am reantrenat de 3+ ori din nou, cu hiperparametrii identici, cu o pierdere de validare de ±1%.
Citește lucrarea completă
Raport tehnic detaliat de tip publicație: curățarea datelor, analiză aprofundată a arhitecturii, dinamica antrenării, metodologia simulării barierelor, rezultate pe fereastră completă, analize de sensibilitate și discuție despre limitări oneste. ~7.000 de cuvinte.
Comparați între Cei Cinci
Fiecare model din Zirdle Five abordează un regim de tranzacționare diferit. Reveniți la prezentarea generală pentru a vedea cum se compară în ceea ce privește rata de câștig, dimensiunea universului și randamentele în afara eșantionului.