DISCOVER / INTELLIGENCE

Исследовать пространство стратегий, а не перебирать настройки вслепую.

kquant Engine соединяет автопоиск, оптимизацию, модели и аналитику, чтобы превращать огромное пространство гипотез в ранжированный набор читаемых кандидатов.

Запустить исследование Разобрать по шагам ↓

ДОМЕН СИСТЕМЫ02 / DISCOVER

Найти, ранжировать и зафиксировать кандидата

DISCOVER
OPTIMIZE
VALIDATE
RUN
OBSERVE

Пространство гипотез

Сигналы, режимы, таймфреймы, фильтры, выходы и риск-параметры задают границы исследования.

Ранжирование кандидатов

Система сравнивает не одну доходность, а качество, риск, издержки, размер выборки и устойчивость окружения.

История поиска

Каждая попытка остаётся частью trial history и повышает порог последующего доказательства.

Переход в доказательство

Сильный кандидат получает версию и frozen-настройки, но не статус готовой стратегии до независимой проверки.

РАМКА РЕШЕНИЯ

Кандидат усилил доказательства или только train-результат?

Сравнивайте кандидата с anchor, соседними параметрами, размером выборки, издержками и полной историей попыток.

Ограничить пространство поиска

Сравнить несколько целей

Зафиксировать до открытия holdout

РЕЗУЛЬТАТ

Запись кандидата

Важно

Исторические, статистические и модельные результаты не являются обещанием будущей доходности. kquant предоставляет вычислительные инструменты и техническое исполнение, но не оценивает пригодность конкретной сделки для пользователя.