INTELLIGENCE / MODELS

Модель усиливает гипотезу. Она не заменяет её.

Модели в kquant работают как прогнозы, режимные фильтры и meta-labeling поверх формальной логики. Их вклад измеряется отдельно и обязан выдержать ту же независимую проверку.

Запустить исследование Разобрать по шагам ↓

ДОМЕН СИСТЕМЫ02 / DISCOVER

Найти, ранжировать и зафиксировать кандидата

DISCOVER
OPTIMIZE
VALIDATE
RUN
OBSERVE

Разные роли

Forecast-модель, режимный фильтр и meta-label отвечают на разные вопросы и не смешиваются в один AI-score.

Incremental value

Anchor 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 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.