Insikter: forskningsanteckningar om QuantAI-trading & robusthet
Marknader är icke-stationära. Regimer skiftar, sannolikheter driver, korrelationer vänder. Vårt arbete fokuserar på att bygga system som kan fatta beslut under osäkerhet— med valideringsdisciplin, stressregimer och monitoring-first-design.
De största genombrotten i historien började sällan i konsensus. När Edison jagade ljuset kallades han envis; när Galileo förändrade vårt perspektiv mötte han motstånd. Och ändå var det just där—där andra såg omöjlighet—som en ny väg öppnades.
Vår resa följer den fina linjen mellan fantasi och metod: Quantitative AI (QuantAI) tillämpad på trading, nyfikenhet, rigorös disciplin, kreativitet, en touch av serendipitet och viljan att göra vision till verklighet.
Dessa anteckningar delas endast för teknisk diskussion och forskningskontext. Inte investeringsrådgivning.
Idéns kraft: bortom det förväntade
På Quantic Eagle letar vi inte efter genvägar; vi letar efter nya vägar. Kvantitativ kapitalförvaltning är ett levande fält där modeller, marknader och sammanhang utvecklas tillsammans. Det som gör skillnaden är förmågan att lyssna på data utan att fastna i det uppenbara, att förvandla hypoteser till sammanhängande, testbara system, och att behålla enkelhet där det behövs och djup där det räknas.
Så tolkar vi algoritmisk handel: en balans mellan intuition och validering, mellan konceptuell elegans och riskkontroll, mellan vision och ansvar.
Research Notes (Evergreen)
Korta essäer byggda kring verkliga forskningsbegränsningar: out-of-sample-överlevnad, operativ risk och vad som faktiskt spelar roll i produktion.
Prognos vs. beslut under osäkerhet
Neurala nätverk “förutspår” inte morgondagens exakta pris—och det är fel
måttstock.
Målet är att uppskatta användbara utfallsfördelningar och anpassa sig när spelet
förändras.
Prognos vs. beslut under osäkerhet
Neurala nätverk “förutspår” inte morgondagens exakta pris—och det är fel måttstock. Målet är att uppskatta användbara utfallsfördelningar och anpassa sig när spelet förändras.
Från punktprognoser till handlingsbara fördelningar
Marknader är brusiga speglingar av mänskligt beteende: positionering, tvekan, flockbeteende, kapitulation, likviditetsförskjutningar. Edge handlar sällan om att “se framtiden”. Det handlar om att modellera beteenden tillräckligt väl för att fatta konsekvent bättre beslut än slumpen, med asymmetriska utfall och begränsade stickprov.
Den bättre frågan är inte “Var står priset i morgon?”—utan: “Vilken utfallsfördelning är rimlig, och hur snabbt kan systemet uppdatera sig när regimer skiftar?”
Även idéer kan överanpassas
“Best practices” hjälper, men kan också bli mental överanpassning—och förvandla
paradigmer till osynliga gränser.
Innovation börjar ofta där checklistor säger “omöjligt”.
Även idéer kan överanpassas
“Best practices” hjälper, men kan också bli mental överanpassning—och förvandla paradigmer till osynliga gränser. Innovation börjar ofta där checklistor säger “omöjligt”.
När “best practices” blir blinda fläckar
I kvantitativ trading avfyras ordet “överanpassning” snabbt—ibland korrekt, ibland reflexmässigt. Data beskriver det förflutna. Teori beskriver det vi redan förstår. Ingen av dem beskriver framtiden fullt ut.
Ibland kommer framsteg av att skala bort brus, behålla endast det väsentliga, och lämna utrymme för det som ännu inte finns i någon lärobok—samtidigt som valideringsdisciplin och riskkontroll upprätthålls.
Varför vi inte optimerar för F1-score
En klassificerare som förutspår “upp/ner” är inte ett tradingsystem.
Trading i verkligheten kräver risk/avkastning, positionering, kostnader,
slippage—och att veta när man inte ska gå in.
Varför vi inte optimerar för F1-score
En klassificerare som förutspår “upp/ner” är inte ett tradingsystem. Trading i verkligheten kräver risk/avkastning, positionering, kostnader, slippage—och att veta när man inte ska gå in.
Tradingens verklighet: kostnader, positionering och möjligheten att stå utanför
Vi har sett modeller med mediokra valideringsmetriker som klarar realistiska out-of-sample-tester— och modeller med starka metriker som faller när kostnader, slippage, positionering och riskbegränsningar tillämpas.
Ett praktiskt arbetsflöde är brutalt men enkelt: träna många modeller, koppla varje till realistisk OOS-testning, kassera de flesta och befordra bara finalister som förblir stabila under övervakning och hårda riskgränser.
Forskning, disciplin & QuantAI: ett ekosystem av tankar
Okonventionell innovation
Vi replikerar inte modeller; vi tolkar dem på nytt. QuantAI i trading blir ett språk för att beskriva komplexa, adaptiva strukturer—inte ett mål i sig.
Kvantitativ forskning
Experimentell metodik, fokus på verkliga utfallsfördelningar, robust out-of-sample-validering. Målet är inte att förutsäga allt, utan att hantera osäkerhet konsekvent.
Proprietära modeller
Arkitekturer födda i skärningspunkten mellan matematik, datavetenskap och finans. Inga onödiga detaljer: det som räknas är systemisk tillförlitlighet och långsiktig koherens.
Begär förhandsåtkomst
För strategiskt samarbete och institutionell utvärdering, kontakta oss via vårt konfidentiella kontaktformulär.