Cadrul de validare
Exact așa câștigă o strategie dreptul de a fi pe QuantRhino — fiecare test pe care trebuie să-l treacă și felurile în care o lăsăm intenționat să cadă. Este versionat și datat; modificările substanțiale produc o nouă versiune datată. Nimic de aici nu e o promisiune despre viitor: fiecare pas de mai jos rulează chiar acum în producție.
- Descoperire
- Test de stres
- Date nevăzute
- Forward live
- Certificat
1 · Date
OHLCV spot Binance, mai 2018 până astăzi, pe opt intervale de timp (5m până la 1M) — descoperirea de strategii rulează pe cele șapte de la 15m în sus, cu date 5m preluate pentru context. Barele sunt preluate complet, deduplicate și indexate în UTC. Fiecare rezultat publicat este reproductibil independent pe platformele de grafice standard. Istoricul anterior anului 2018 există pe alte burse și informează contextul cercetării, dar niciun rezultat publicat nu depinde de el.
2 · Cele cinci filtre
istoric complet, bare curate, perioada de încălzire exclusă din punctaj.
respingere ieftină a structurilor fără un avantaj plauzibil; aproximativ 95% dintre candidați mor aici.
calibrate pe date trecute, apoi obligate să rămână profitabile pe date pe care nu le-au văzut niciodată, după comisioane.
performanța este defalcată pe an calendaristic — bull, bear și lateral, inclusiv 2022.
trebuie să supraviețuiască la mii de teste de stres cu scenarii aleatorii și unei rulări forward live înainte de a fi lansată.
3 · Modelul de execuție
Simularea reproduce un broker realist: execuții bară cu bară, take-profit parțiale, stopuri trailing și de break-even, fără reintrare în aceeași bară, poziția terminală lăsată deschisă. Comisioane reale se aplică la fiecare tranzacție. Sunt păstrate două familii de metrici — o vedere per execuție și vederea mai strictă per intrare, care reflectă ce experimentează efectiv contul unui membru. Filtrele rulează pe cea mai strictă.
4 · Cazuri de eșec (păstrate intenționat)
Valoarea cadrului stă în ce respinge. Exemple recente, reale:
Un filtru de confirmare prin volum părea profitabil in-sample. Pe date nevăzute (out-of-sample) a fost negativ în patru din șase configurații — filtrul era zgomot. Familia de blocuri a fost respinsă.
Intrările s-au potrivit exact cu bursa (191 = 191 de tranzacții), dar rata de câștig a derivat cu −1,5 puncte procentuale din cauza ambiguității căii de ieșire pe trei bare. Reproductibilă, prin urmare respinsă. Standardul este exact.
La comisioane taker reale, 40 din 40 de structuri candidate au murit la screening. Nu există un avantaj descoperibil pe acel interval de timp la acele costuri, așa că nu vindem unul.
Un filtru învățat peste intrările validate a fost testat pe trei intervale de timp (AUC 0,503 / 0,407 / date insuficiente) și a înrăutățit rezultatele. Misiunea a fost închisă și documentată. Motorul publică ce supraviețuiește; nu prezice.
5 · Ce nu pretindem
- —Nu promitem profit, rate de câștig sau vreo performanță viitoare.
- —Rezultatele testate istoric (backtest) sunt ipotetice și etichetate ca atare; presupun comisioanele și execuțiile declarate.
- —Rezultatele forward sunt publicate pe măsură ce se acumulează, inclusiv perioadele pe pierdere.
- —QuantRhino oferă instrumente de cercetare și informații, nu consultanță de investiții personalizată.
6 · Despre mecanism
QuantRhino folosește metode computaționale moderne, inclusiv învățare automată, în interiorul unui cadru de validare conceput să fie indiferent la modul în care a fost generată o ipoteză. Vorbim despre cadru pentru că tocmai cadrul te protejează. Acolo unde o metodă învățată nu a reușit să adauge valoare, acel rezultat este publicat în secțiunea 4 și metoda nu este folosită.
Tranzacționarea implică un risc substanțial de pierdere. Performanța trecută nu garantează rezultate viitoare.