測定した内容は、自分たちに不利な結果も含めて公開します。以下はすべてネガティブな結果です。私たち自身のパイプラインが選択に用いている検証シグナルは将来のリターンを予測せず、その最も自然な代替案も予測しません。これらは研究論文であり助言ではありません。取引の根拠となるものは一つもありません。
プレプリント · 2026年8月10日
14 の戦略ファミリーを、そのパラメータが一度も見ていないデータで、2 つの資産クラスにわたり検証しました。暗号資産は 63.1% 下落し戦略のリターンは −28.2%、米国株は 22.1% 上昇し戦略のリターンは −22.1% でした。正反対の相場で同じ損失が出たことは、一見した守りの強さが技術ではなく市場エクスポージャーの低さにすぎないことを示します。59 銘柄のうち 58 銘柄には利益の出る設定が存在しましたが、選択プロトコルはそれをほとんど選びませんでした。
研究 I
選択を 12 か月前のカットオフに固定し、各ファミリーの優勝設定を凍結して翌 1 年間に一度だけ再生しました。インサンプルの指標は将来をほとんど順位づけできず、過学習を補正するために存在するエンバーゴ付きホールドアウトは、補正すべき学習期リターンよりも順位づけが劣っていました。足の長さの影響は戦略の選択よりも大きいものでした。
結果を読む研究 II
当てはめた指標が予測しないのなら、実現したアウトオブサンプル・リターンで候補を順位づけすれば予測できるかもしれません。できませんでした。順位づけ期間のリターンと翌週のリターンの相関は −0.059、平均リターンは順位に対して単調ではなく、すべての選択を等加重にしたポートフォリオは 1 年で −7.69% となりました。
結果を読む