Список проголосовавших за комментарий "<strong>Где бэктесты? Покажите статистику по прошлым отчётам</strong><br/> <p>Справедливый и ожидаемый вопрос.</p><p>1. Историческая база: публичную работу с институциональными потоками веду с 2022 года в Tg канале. Там — архив разборов, пост-фактум обновления по сценариям, фиксация триггеров и уровней. Это не «идеальные бэктесты», а реальная хронология: что сработало, где был хедж, какие сценарии не реализовались в окне.</p><p>2. Почему не всё здесь сразу: Smart-Lab — новая для меня площадка. Перенос многолетнего архива с адаптацией под формат (скриншоты, таблицы, дисклеймеры) требует времени. Не хочу публиковать «на скорую руку» — лучше сделать один качественный пост-фактум разбор, чем десять поверхностных.</p><p>3. Что могу сделать сейчас:<br/> — По запросу в ЛС — пришлю подборку из 3–5 завершённых кейсов с графиками, уровнями и исходом<br/> — В ближайших постах добавлю блок «Пост-фактум» по старым отчётам (например, «Серебро: что произошло за 9 недель после публикации»)<br/> — Готов разобрать в комментариях любой конкретный кейс из канала — если есть вопрос по механике или реализации</p><p>4. Про бэктесты моделей: количественные компоненты (ARIMA, GARCH, Монте-Карло) калибруются на данных с 2023 года, проверка — out-of-sample. Но я сознательно не делаю акцент на «точности модели», потому что рынок — не лаборатория. Важнее не «модель угадала», а «механика гаммы создала давление, которое мы наблюдали».</p><p>Моя позиция: прозрачность > перфекционизм. Лучше честно показать процесс, чем ждать «идеального отчёта».</p><p>Вопрос: что для вас является наиболее убедительным доказательством работоспособности методики: архив публичных разборов, формальные метрики (win-rate, RR), или возможность самостоятельно проверить расчёты на исторических данных?</p><p>Ссылка на канал — в профиле. Если есть конкретный период или актив, который хотите разобрать