Разные роли
Forecast-модель, режимный фильтр и meta-label отвечают на разные вопросы и не смешиваются в один AI-score.
ИССЛЕДОВАНИЕ / МОДЕЛИ
Модель усиливает гипотезу. Она не заменяет её.
Модели в kquant работают как прогнозы, режимные фильтры и мета-разметка поверх формальной логики. Их вклад измеряется отдельно и обязан выдержать ту же независимую проверку.
ПРОСТРАНСТВО ГИПОТЕЗ1 248 попыток
01Trend Momentum0.9302Funding Regime0.8903Volatility Breakout0.68
исследоватьранжироватьзафиксировать
ДОМЕН СИСТЕМЫ02 / ПОИСК
Найти, ранжировать и зафиксировать кандидата
- ПОИСК
- ОПТИМИЗАЦИЯ
- ПРОВЕРКА
- ИСПОЛНЕНИЕ
- НАБЛЮДЕНИЕ
Результат — это запись, а не зелёный бейдж.
Страница повторяет порядок приложения: сформулируйте вопрос, изучите прогон и отдельно укажите, чего эти данные доказать не могут.
- 01
Разные роли
Forecast-модель, режимный фильтр и meta-label отвечают на разные вопросы и не смешиваются в один AI-score.
- 02
Incremental value
Исходная версия без модели сравнивается с кандидатом, чтобы увидеть, добавляет ли модель устойчивое качество.
- 03
Time-series дисциплина
Обучение, признаки и проверка разделяются по времени; будущие значения не участвуют в текущем решении.
- 04
Честный отказ
Если модель нестабильна, её можно исключить, сохранив базовую стратегию и всю историю эксперимента.
Incremental value
Исходная версия без модели сравнивается с кандидатом, чтобы увидеть, добавляет ли модель устойчивое качество.
Time-series дисциплина
Обучение, признаки и проверка разделяются по времени; будущие значения не участвуют в текущем решении.
Честный отказ
Если модель нестабильна, её можно исключить, сохранив базовую стратегию и всю историю эксперимента.
РАМКА РЕШЕНИЯ
Кандидат усилил доказательства или только результат на обучающей выборке?
Сравнивайте кандидата с исходной версией, соседними параметрами, размером выборки, издержками и полной историей попыток.
Ограничить пространство поиска
Сравнить несколько целей
Зафиксировать до открытия holdout
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.