Список проголосовавших за комментарий "<p>Мне сегодня дипсик грааль спалил, что думаешь про это:<br/> <br/> </p><p>Принципы выживания 1% на рынке</p><p><br/> 1. Презумпция виновности модели<br/> <br/> Это главный принцип. 99% исследователей ищут подтверждение своей гениальности. Они относятся к найденной стратегии как к своему ребенку: любят её, холят и лелеют, ищут оправдания её ошибкам. Выживший 1% относится к стратегии как к преступнику на допросе. Его задача — не доказать, что она работает, а любой ценой доказать, что она НЕ работает. Он пытает её стресс-тестами, перекрестными допросами на других рынках, проверкой на синтетических данных со сдвинутыми фазами. И только если она выдержала все пытки и не «созналась», её допускают до реальных денег.<br/> <br/> 2. Отказ от поиска «Грааля» в пользу поиска «Статистического Перевеса»<br/> <br/> Новичок ищет стратегию с кривой эквити, идущей вверх под углом 45 градусов, и с винрейтом 80%. Это путь к переподгонке. Профессионал ищет стратегию с винрейтом 51% и коэффициентом прибыль/убыток 1.1, но которая делает 1000 сделок в год. Он мыслит не сделками, а сериями сделок. Он понимает, что его преимущество реализуется на большой выборке, как преимущество казино. Он ищет не красивый график, а статистически значимое отклонение от случайного блуждания. Это скучно, ненадежно с точки зрения одной сделки, но надежно на дистанции.<br/> <br/> 3. Вневыборочная валидация как религия<br/> <br/> 99% знают, что это надо делать, но делают формально, «для галочки». Для 1% — это священный ритуал.<br/> <br/> Фанатичное разделение данных: Данные рубятся не на две части (In-Sample/Out-of-Sample), а минимум на три: Train (обучение), Validation (для отбора лучших из обученных), Test (финальный, одноразовый тест). Test-выборка используется один раз. Если результат на ней неудовлетворительный, модель уничтожается. Никаких «подправить параметры и прогнать еще раз».<br/> <br/> Слепой бэктест: Самый суровый метод — когда исследователь осознанно отдает свою стратегию и данные другому человеку или отделу. Он не видит результат бэктеста, пока не зафиксирует окончательный алгоритм. Это исключает бессознательную подгонку.<br/> <br/> 4. Мыслить режимами, а не доходностью<br/> <br/> Дилетант измеряет успех итоговой доходностью. Профессионал — поведением стратегии в разных рыночных режимах. Он задает вопросы:<br/> <br/> Как стратегия вела себя в периоды высокой волатильности? В трендах? Во флэтах?<br/> <br/> Как она коррелирует с рыночными индексами в моменты кризисов?<br/> <br/> Если корреляция резко возрастает во время падения рынка (а так бывает почти всегда), то вся диверсификация летит к черту. Профессионал знает об этом и закладывает в риск-менеджмент сценарий, когда все некоррелированное становится скоррелированным.<br/> <br/> 5. Примат инженерной гигиены над магией ML<br/> <br/> Можно использовать самые сложные нейросети, но провалиться на мелочах. Для 1% инженерная гигиена — это фундамент:<br/> <br/> Детерминированность: Запуск бэктеста на одних и тех же данных всегда дает один и тот же результат. Никакой случайности от начальной инициализации весов, если это не учтено.<br/> <br/> Репозиторий всего: Исходный код, версии библиотек, данные, конфигурации — всё версионируется так, что можно в любой момент воспроизвести результат двухлетней давности.<br/> <br/> Продвинутая симуляция исполнения: Симулятор заявок учитывает очереди в стакане, время задержки, влияние собственных заявок на рынок. Это требует огромных вычислительных ресурсов, но необходимо для понимания реальной цены исполнения.<br/> <br/> <br/> </p>"