Cómo utilizar la ingeniería gráfica para construir un modelo alfa multifactor
Voy a desglosar exactamente cómo construir un modelo alfa multifactorial de grado de fondo de cobertura utilizando ingeniería gráfica.
Vayamos directo a ello.
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Soy Roan, un desarrollador backend que trabaja en diseño de sistemas, ejecución estilo HFT y sistemas comerciales cuantitativos. Mi trabajo se centra en cómo se comportan realmente los mercados de predicción bajo carga. Para cualquier sugerencia, colaboraciones reflexivas o asociaciones, los mensajes directos están abiertos.
En mi último artículo dije que personalmente revisaría las primeras 20 configuraciones de cualquiera que construyera un sistema cuantitativo de IA y lo dije en serio.
Pocos constructores ya están inmersos en el proceso conmigo. La oferta sigue abierta.
Si está construyendo un sistema de ingeniería gráfica o está a punto de comenzar, o simplemente está pensando en ello, responda en este artículo o envíeme un mensaje privado con su configuración actual. Personalmente recorreré tu arquitectura y te mostraré la brecha entre lo que tienes y un enjambre que caza alfa por sí solo.
Si no respondo, no estabas entre los primeros 20. Muévete rápido.
La inversión multifactorial es la forma en que todo fondo de cobertura serio de Wall Street genera retornos. No intercambian ideas únicas. Apilan factores.
Este es el mismo proceso que ejecuta AQR. Se ejecuta el mismo proceso Two Sigma. Bridgewater ejecuta el mismo proceso. Y es la primera vez que lo ejecuta un constructor en solitario.
El problema siempre ha sido que construir esto requería un equipo de investigación. Ingenieros de factores. Estadísticos. Especialistas en construcción de carteras. Analistas de riesgos. Ingenieros de ejecución. Se necesitan al menos diez personas por familia de factores, y ningún cuantificador individual puede formar ese equipo.
Es por eso que los minoristas se apegan a estrategias únicas y los fondos de cobertura imprimen alfa.
Hasta ahora.
En mis dos últimos artículos, analicé la ingeniería de bucles y cómo crear un enjambre de agentes de IA que cacen alfa las 24 horas del día, los 7 días de la semana.
Una vez que tenga bucles y enjambres, la capa que los mantiene unidos como un sistema de trabajo es un gráfico.
La ingeniería gráfica es la práctica de diseñar esa capa. Tú defines los nodos. Tú defines los bordes. El gráfico se ejecuta solo.
Al final de este artículo, no solo comprenderá la ingeniería gráfica.
Tendrá un modelo alfa multifactor de ejecución automática que se activará cada 24 horas en su computadora portátil.
Parte 1: Qué es realmente la ingeniería gráfica
Todos los cuantos que trabajan con IA se encuentran en algún lugar de la misma progresión. Nombrar dónde se encuentra hace que sea obvio adónde ir a continuación.
Etapa 1: indicaciones. Escribe un mensaje. Espera. Has leído el resultado. Escribes el siguiente. Eres el bucle. Nada sobrevive cuando cierras la computadora portátil.
Etapa 2: Bucles. Usted escribe un script que envuelve el mensaje y se activa según un cronograma. El bucle mantiene el estado. Sobrevive después de cerrar la computadora portátil. Esto es lo que enseñó mi artículo sobre ingeniería de bucles. Un agente, un trabajo, funcionando para siempre.
Etapa 3: Enjambres. Se abre el circuito hacia muchos agentes con roles especializados. Uno genera señales. Uno los valida. Uno ejecuta. Esto es lo que enseña el artículo sobre el enjambre de agentes de IA. Múltiples agentes en paralelo, coordinados manualmente mediante código adhesivo Python.
Etapa 4: Gráficos. Describes la estructura de coordinación una vez. Los nodos son agentes. Los bordes son transferencias de datos. El gráfico sabe cuándo realizar un paralelo, cuándo esperar, cuándo reintentar y cuándo escalar. No vuelvas a tocar el código de pegamento.
La ingeniería gráfica es la práctica de diseñar esa estructura de coordinación.
Un gráfico no es un guión. Esa distinción importa más de lo que nadie te dice.
Un guión se rompe en el momento en que un agente necesita esperar a otro. Un script se interrumpe en el momento en que el estado debe persistir a lo largo de los ciclos. Un guión se rompe en el momento en que desea seis bucles en paralelo en diferentes modelos. Todos los minoristas que han intentado construir un sistema multiagente se han topado con estas tres paredes.
El muro del fracaso me rompió. Cuando mi agente de rentabilidad fue bloqueado porque tuvo que analizar 500 balances y alcanzar límites de tasas, todo el proceso murió.
Regresaba a la mañana siguiente y encontraba un proceso detenido, sin señal y sin idea de dónde se originó la falla. La depuración implicaba leer un seguimiento de la pila y adivinar qué agente estaba en el origen del fallo.
Para el segundo mes, había pasado más tiempo depurando la coordinación que investigando. Estuve a punto de dar carpetazo a todo el proyecto.
Ese es el estado de falla al que llega cada cuanto multiagente. También es la razón por la que existen los gráficos.
Un gráfico no tiene esos modos de falla. El paralelo es nativo. El estado es persistente. La falla tiene como alcance el nodo, no la tubería. Cuando un nodo se rompe, el resto del gráfico continúa ejecutándose y usted repara el nodo roto describiendo la falla en un lenguaje sencillo.
Ésa es la promesa de la ingeniería gráfica. Ahora la pregunta es qué ejecuta el gráfico.
Parte 2: La herramienta que ejecuta el gráfico
Los gráficos son diagramas arquitectónicos. No se manejan solos. Necesitan un tiempo de ejecución.
El tiempo de ejecución es lo que la mayoría de las personas que crean sistemas multiagente se equivocan.
Asumen que la parte difícil es diseñar el gráfico. No lo es. La parte difícil es encontrar una infraestructura que realmente pueda ejecutarlo.
Pasé semanas probando diferentes tiempos de ejecución antes de encontrar uno que pudiera ejecutar un gráfico multifactor de un extremo a otro.
El que yo uso se llama Slate. Construido por @wearerandomlabs. Se ejecuta en tu terminal. Recoge tus suscripciones de modelos existentes y distribuye el trabajo entre ellas.
Lo que importa para este artículo es una capacidad que lanzaron recientemente llamada Programas. Un programa es un gráfico escrito en JavaScript que Slate ejecuta continuamente.
Un mensaje se ejecuta una vez y se detiene. Un programa continúa hasta que se realiza la tarea.
No escribes el programa solo. Le dices a Slate lo que quieres en un inglés sencillo. Slate redacta el gráfico.
Slate luego le presenta un diagrama. Haces preguntas sobre el diagrama. Cambias de nodo. Ajustas modelos. Sólo cuando esté satisfecho le dirá a Slate que lo guarde y lo ejecute.
Si se rompe, conversas con Slate sobre el fallo. Slate parchea el gráfico.
Puede encontrar Slate en http://randomlabs.ai/rr. Está disponible hoy.
La mejor manera de sentir la ingeniería gráfica antes de crear uno es ejecutar los dos programas de ejemplo que se incluyen con Slate.
Se llaman /meta y /deepresearch.
/objetivo - Gráficos que se ejecutan hasta que estén listos de manera verificable
Escriba esto dentro de Slate:
/goal implement a Newey-West adjusted t-statistic function in Python and verify it matches the statsmodels implementation on ten random return series
Slate no dispara un mensaje a un modelo. Hace girar un gráfico.
Un nodo escribe la función.
Otro escribe la prueba de verificación.
Un tercero dirige ambos.
Un cuarto califica si los resultados coinciden.
Si no coinciden, el gráfico retrocede con la discrepancia específica como retroalimentación. Continúa hasta que un modelo de pequeña calificadora independiente confirma que se ha logrado el objetivo.
Este es el patrón de verificación del creador en tiempo de ejecución. El creador nunca califica su propio trabajo.
/deepresearch - Gráficos que paralelizan la investigación
Pruebe esto dentro de Slate:
/deepresearch what does the latest academic research say about the Fama-French five factor model out of sample performance in emerging markets from 2015 to 2026
El gráfico que aparece aquí es diferente de /objetivo.
Es una investigación paralela.
Slate envía varios agentes trabajadores a la vez. Cada uno posee un ángulo diferente de la cuestión.
Uno lee artículos recientes. Otro comprueba arXiv q fin. Otro extrae datos de la biblioteca Kenneth French. Otro hace referencias cruzadas a citas.
Todos informan a un orquestador central que sintetiza los hallazgos.
La razón por la que /deepresearch es importante para esta compilación es que demuestra el patrón exacto que necesita para la construcción de factores.
Siete agentes factoriales. Cada uno posee un factor diferente. Todo funcionando en paralelo. Todo reportando a un orquestador central.
Ese es el gráfico multifactorial, menos las tareas específicas cuantitativas.
Dedica 30 minutos a ejecutar /goal y /deepresearch en preguntas que realmente te interesen. Así es como ocurre la intuición en la ingeniería gráfica.
Parte 3: El gráfico alfa multifactor
La inversión multifactorial descompone los rendimientos de las acciones en factores sistemáticos más un residual. La versión fundamental es el modelo francés de tres factores de Fama, publicado en 1993:
R_i es el rendimiento de la acción i. R_f es la tasa libre de riesgo. R_m es el rendimiento del mercado. SMB tiene un tamaño premium. HML es valor premium.
El alfa α es lo que el modelo no puede explicar. Ese residuo es lo que estás cazando.
Carhart añadió impulso en 1997. Fama y French agregaron rentabilidad (RMW) e inversión (CMA) en 2015.
Los fondos de cobertura modernos manejan una pila de siete factores. AQR, Two Sigma, Millennium y Bridgewater ejecutan variantes. Aquí están los siete factores que importan en 2026.
Factor 1: Beta del mercado.
Regresión móvil de 60 meses del exceso de rentabilidad de las acciones frente al exceso de rentabilidad del mercado.
Factor 2: Tamaño (PYME).
La pequeña capitalización supera a la gran capitalización en una base ajustada al riesgo.
Factor 3: Valor (HML).
El alto valor contable al mercado supera al bajo nivel contable en horizontes largos.
Factor 4: Momento (MOM).
Los ganadores recientes de 12 meses siguen ganando durante 3 a 12 meses.
Factor 5: Rentabilidad (RMW).
Los operadores robustos superan a los operadores débiles.
Factor 6: Inversión (CMA).
El crecimiento conservador de los activos supera a la expansión agresiva.
Factor 7: Baja volatilidad.
Las acciones de bajo volumen obtienen rendimientos ajustados al riesgo mayores de lo que predice la teoría.
Cada fondo ejecuta una versión de esto. Los constructores en solitario no pueden hacerlo porque necesitan un equipo de investigación.
La ingeniería gráfica resuelve eso. Cada factor se convierte en un nodo.
Aquí está el gráfico completo. Once nodos en total.
Nodos de construcción de factores (ejecutados en paralelo)
Nodo 1: Agente Beta del Mercado.
Ejecuta la regresión continua de 60 meses. Genera una beta para cada acción.Nodo 2: Agente de Tamaño.
Ordena por capitalización de mercado. Calcula el pequeño gran diferencial.Nodo 3: Agente de Valor.
Ordena por libro al mercado. Calcula el diferencial alto-bajo.Nodo 4: Agente de impulso.
Calcula el impulso de 12 menos 1 mes. Construye MOM a partir de la extensión decil.Nodo 5: Agente de Rentabilidad.
Calcula la rentabilidad bruta. Construye RMW.Nodo 6: Agente de Inversiones.
Calcula el crecimiento anual de los activos. Construye CMA.Nodo 7: Agente de bajo volumen.
Calcula la volatilidad realizada a 60 días. Construye un volumen bajo a partir del diferencial de deciles.
Nodos de coordinación (ejecutados en secuencia)
Nodo 8: El Validador.
Runs Newey West ajustó las estadísticas t de cada factor. Bootstrap vuelve a muestrear 10.000 iteraciones. Elimina cualquier factor con degradación dentro de la muestra o fuera de la muestra superior al 30 por ciento.
Se basa en un modelo de razonamiento más sólido. El creador nunca valida su propio trabajo.
Nodo 9: El Auditor del Régimen.
Segmenta los 20 años de historia en tres regímenes utilizando un modelo oculto de Markov sobre volatilidad y rentabilidad. Mata todo lo que sólo funciona en un régimen.Nodo 10: El constructor de cartera.
Combina factores de supervivencia en una cartera larga y corta utilizando ponderaciones de paridad de riesgo. Hace cumplir la neutralidad sectorial, beta y del dólar.Nodo 11: El descomponedor de riesgos.
Hace una regresión de la cartera contra los siete factores más el estilo y los factores macro. Informa alfa residual y estadístico t.
Sólo las señales en las que el alfa residual sobrevive a la descomposición del factor son alfa nuevo genuino. Todo lo demás está reenvasado con estilo con pasos adicionales.
Once nodos. Cada uno posee un trabajo. Pasan sus resultados por el gráfico.
Todo el modelo funciona con un único programa Slate que se activa cada 24 horas.
Parte 4: Cómo construirlo paso a paso
Aquí está la construcción exacta. Síguelo en tu terminal.
Paso 1: instalar pizarra
Abre tu terminal y ejecuta:
npm i -g @randomlabs/slate
Slate es un paquete npm global. La instalación tarda unos 30 segundos.
Verificar con:
slate --version
Paso 2: cree su directorio de proyectos
La investigación multifactorial necesita su propio espacio de trabajo. Los archivos estatales, las pruebas de factores históricos y las instantáneas de la cartera se encuentran aquí.
mkdir ~/projects/multifactor-alpha
cd ~/projects/multifactor-alpha
No ejecute otros proyectos de Slate desde la misma carpeta. El espacio de nombres de estado es por espacio de trabajo.
Paso 3: Inicie Slate
Tipo:
slate
Paso 4: conecte a sus proveedores
Pizarra Interior, tipo:
/providers
Esto abre la pantalla de configuración del proveedor. Random Labs se autentica de forma predeterminada. También puede conectar OpenAI Codex y GitHub Copilot directamente.
Navegue hasta Codex con las teclas de flecha y presione Enter para autenticarse. Tu suscripción actual funciona.
Paso 5: conecta tus modelos
Pizarra Interior, tipo:
/models
Verá todos los modelos disponibles en todos los proveedores conectados. Random Labs alberga alrededor de 90 modelos.
Quieres dos niveles de modelo.
Un nivel rápido para los agentes de construcción de siete factores. Obras de Claude Soneto.
Un nivel de razonamiento más sólido para el validador, el auditor del régimen y el descomponedor de riesgos. Claude Opus trabaja.
Paso 6: Calentamiento con /goal y /deepresearch
Antes de redactar su propio programa, dedique 30 minutos a los dos programas de ejemplo enviados.
Es así como la ingeniería gráfica deja de ser un concepto y pasa a ser una intuición.
Pruebe este comando /goal dentro de Slate:
/goal write a Python function that computes Fama-MacBeth cross sectional regression coefficients and verify it matches the empiricalfin package on 20 years of monthly return data
Observe cómo se despliega el gráfico. Observe cómo el modelo calificador comprueba el trabajo del modelo escritor. Observe lo que sucede cuando falla el primer intento.
Entonces prueba este comando /deepresearch:
/deepresearch what does the academic literature say about the profitability factor RMW versus the quality factor as defined by MSCI and how do they differ empirically from 2015 to 2026
Mire el despliegue paralelo de trabajadores. Observe al orquestador sintetizar.
Estas dos ejecuciones le brindan el modelo mental que necesita antes de escribir su propio programa.
Paso 7: Redactar el programa multifactor
Este es el paso más importante. Usted describe el gráfico en un lenguaje sencillo y Slate lo redacta con usted.
Escriba este mensaje exacto en Slate:
draft me a program that runs seven multi-factor research agents in parallel:
market beta, size, value, momentum, profitability, investment, and low-volatility.
After all seven complete, run a validator, a regime auditor, a portfolio
constructor, and a risk decomposer in sequence. Use Claude Sonnet for the seven
factor agents and Claude Opus for validator, regime auditor, and risk decomposer.
Run the whole pipeline every 24 hours. Use file system as memory. Set a budget
of $30 per run. Enforce Newey-West t-stat above 2.5, bootstrap 10,000 iterations,
and reject any factor with in-sample versus out-of-sample Sharpe degradation
above 30 percent.
Slate no empieza simplemente a escribir código. Lee atentamente y hace preguntas aclaratorias.
¿Qué fuente de datos? Qué ventana de backtest. ¿Qué universo? Qué clasificador de régimen. Si se deben utilizar valores predeterminados anulables.
Respondes en un inglés sencillo. Slate escribe JavaScript.
Paso 8: revise el diagrama gráfico
Una vez que Slate ha redactado el programa, presenta un diagrama del gráfico.
No está leyendo el código para comprender qué se ejecutará. Estás mirando la estructura de coordinación.
Siete nodos de factores que se ejecutan en paralelo desde el orquestador. Un punto de sincronización. Cuatro nodos de coordinación en secuencia. Un paso de persistencia. Un nodo de sueño. Un bucle de regreso a la cima.
Haga preguntas a Slate sobre el diagrama antes de ejecutar cualquier cosa:
- ¿Por qué se ejecuta el validador en Opus?
- ¿Qué sucede si el agente de impulso expira?
- ¿Qué estado persiste entre ciclos?
- ¿Qué lleva al auditor del régimen a rechazar un factor?
Si alguna respuesta te sorprende, pídele a Slate que cambie el gráfico.
Paso 9: guardar y ejecutar
Una vez que el diagrama coincida con lo que desea, dígale a Slate que envíe el programa a un archivo. Luego ejecuta:
slate run multifactor-alpha.js
En el momento en que presionas Enter, Slate hace girar el gráfico. Los siete agentes factoriales disparan en paralelo.
La ingeniería de funciones se ejecuta en paralelo. La validación se ejecuta en el modelo más sólido.
La primera ejecución dura entre 15 y 25 minutos. Las ejecuciones diarias posteriores son más rápidas porque el archivo de estado ya contiene el historial.
Paso 10: establezca un presupuesto
Pizarra Interior, tipo:
/budget $30/run
Esto limita el gasto total por ejecución. Si una carrera se acerca al límite, Slate aumenta antes de continuar.
Paso 11: Depurar cuando se rompa
Los programas reales se rompen. El mío se rompió tres veces en las dos primeras semanas.
El agente de valor quedó bloqueado porque no podía interpretar los balances fuera de los Estados Unidos. Le dije a Pizarra. Slate parcheó al agente de valor para incluir un paso de normalización monetaria.
El agente de impulso ocasionalmente no devolvió señales supervivientes en regímenes hostiles al impulso. Le dije a Pizarra. Slate agregó una alternativa que amplía la ventana retrospectiva del impulso durante esos regímenes.
El constructor de la cartera violó en ocasiones la neutralidad del sector. Le dije a Pizarra. Slate agregó un paso de proyección para imponer la neutralidad antes de redactar la cartera.
No persigues un seguimiento de la pila. Le describe el problema a Slate. Slate parchea el nodo.
Parte 5: Lo que realmente sucedió cuando lo ejecuté
Aquí está la parte que no esperaba.
Le describí el gráfico a Slate en un párrafo. Slate verificó primero los identificadores de modelo disponibles, activó la habilidad de modelos y eligió claude-sonnet-4.6 para los agentes rápidos y claude-opus-4.5 para las etapas de coordinación.
Luego, Slate redactó todo el programa de una sola vez. No es un borrador. El JavaScript completo. Once nodos conectados entre sí. Construcción de factores paralelos. Validación secuencial. Memoria compartida del sistema de archivos con directorios de ejecución con marca de tiempo. Asignaciones presupuestarias. Todo el asunto.
Slate no se limitó a escribir código y desaparecer. Regresó con tres decisiones específicas que quería que confirmara antes de ejecutarlo.
Decisión 1: Modelo constructor de cartera. Mi borrador especificaba Opus para validador, auditor de régimen y descomponedor de riesgos, pero no nombré un modelo para el constructor de cartera. Slate lo eligió por defecto como Opus porque el escenario requiere un trabajo analítico pesado, pero lo marcó como un cambio si quería Sonnet.
Decisión 2: Versiones del modelo. Slate usó los actuales Sonnet y Opus estables (4.6 y 4.5) y se ofreció a pasar a versiones más nuevas si lo prefería.
Decisión 3: Ejecución del presupuesto. Éste me sorprendió. Slate me dijo explícitamente que el límite de $ 30 por ejecución era una recomendación, no un interruptor de apagado automático. No existe una primitiva de medición de costos en tiempo real, por lo que el presupuesto se aplica como un límite establecido más el gasto autoinformado que se suma y marca. Si quería un aborto forzado a mitad de ejecución, Slate se ofreció a diseñarlo explícitamente.
Esa tercera llamada es la razón por la que confío en esta herramienta. La mayoría de los marcos de agentes fingirían silenciosamente que se cumpliera el presupuesto. Slate me dijo exactamente qué nivel de aplicación de la ley podría proporcionar realmente.
Confirmé los tres valores predeterminados, cambié el nombre del Programa a multifactor-research-pipeline y le dije a Slate que lo confirmara.
Luego le di a correr.
Los siete agentes del factor dispararon de inmediato. Cada uno apareció en la terminal con su propia identificación de subagente y temporizador de estado.
Slate confirmó la carrera en inglés sencillo:
"Se está ejecutando en segundo plano como una canalización multifactorial, comenzando con los siete agentes factoriales en paralelo en Sonnet, luego el validador → régimen → cartera → secuencia de riesgo en Opus, con valores predeterminados (./research-memory, presupuesto de $30, las tres puertas, bucle perpetuo de 24 horas)".
Esa única línea captura por qué los gráficos superan a los guiones.
No escribí código de coordinación. No seguí un rastro de pila. No pegué las API. Describí el gráfico en un lenguaje sencillo, respondí tres preguntas de diseño y Slate lo construyó.
Todo se puede anular en el lanzamiento. Intervalo, presupuesto, umbrales de puerta, modelos, ubicación de memoria y límite máximo de Runs si no desea que el gráfico se ejecute para siempre.
Aquí está el programa completo que Slate escribió para mí. Estúdialo, pero no lo copie palabra por palabra. El suyo se verá ligeramente diferente dependiendo de las respuestas que haya dado a las preguntas aclaratorias de Slate.
Parte 6: Qué sucede cada 24 horas
A las 3 de la madrugada, el gráfico se despierta.
Los siete agentes factoriales disparan en paralelo. Cada uno extrae las últimas 24 horas de precios y datos fundamentales. Actualiza su serie temporal de factores. Manos libres al validador.
El validador ejecuta pruebas t de Newey West. Arranca 10.000 muestras. Mata todo lo que falló fuera de la muestra.
Este paso por sí solo rechaza aproximadamente el 80 por ciento de lo que parece prometedor en una primera prueba retrospectiva.
El auditor del régimen se lleva lo que sobrevivió. Historial de segmentos mediante el HMM. Vuelve a calcular Sharpe por régimen.
Un factor que sólo funciona en un régimen no es alfa. Es beta de ese régimen, disfrazado de alfa.
El constructor de la cartera toma los factores supervivientes. Construye la cartera larga y corta con las restricciones de neutralidad impuestas.
El descomponedor de riesgos toma la cartera. Lo retrocede contra el estilo amplio y el conjunto de factores macro.
Si la estadística alfa t residual es superior a 2,5, la señal sobrevive. De lo contrario, el día se registra como sin señal y el gráfico permanece inactivo hasta mañana.
Todas las mañanas te despiertas con un mensaje de Slack. O tienes una señal que puedes operar. O tiene evidencia documentada de que hoy hubo ruido.
Ambos resultados son útiles. Ninguno requería que estuvieras frente al teclado.
Así es como se verá un modelo alfa multifactor autónomo en 2026.
El plano
Si no recuerdas nada más, recuerda estos siete movimientos en orden.
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Comprende la progresión. Las indicaciones se convirtieron en bucles. Los bucles se convirtieron en enjambres. Los enjambres se convirtieron en gráficos.
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Conozca sus factores. Mercado, tamaño, valor, impulso, rentabilidad, inversión, baja volatilidad. Siete factores. Cada uno se convierte en un nodo.
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Diseñar once nodos. Siete agentes factoriales en paralelo. Cuatro agentes de coordinación en secuencia. Dibuja el gráfico antes de escribir una línea de código.
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Utilice diferentes modelos para diferentes nodos. Soneto para la construcción de factores. Opus para validación y descomposición. Maker nunca valida al creador.
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Hacer cumplir reglas estrictas. La estadística t de Newey West es superior a 2,5. Arranca 10.000 iteraciones. Solidez del régimen en tres estados de HMM. Estadísticas de alfa t residual superiores a 2,5.
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Calienta con /goal y /deepresearch. La intuición en ingeniería gráfica proviene de observar gráficos, no de leer sobre ellos.
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Déjalo compuesto. El primer mes es encontrar errores. El segundo mes es el de refinar los factores. Para el tercer mes, su gráfico produce señales que realmente puede negociar.
Ahora ve a construirlo
Instale Slate esta noche. Lánzalo. Ejecute /objetivo en una pregunta cuantitativa real. Ejecute /deepresearch sobre un factor que le interese.
Luego, redacte su propio programa siguiendo exactamente el mensaje del Paso 6. Revise el diagrama. Ejecútelo. Establece un presupuesto de $30.
La próxima semana a esta hora tendrá su primer gráfico multifactor autoejecutable.
A estas alturas del próximo mes, su primera señal negociable sobrevivirá a los once nodos.
Ese es el comercio. Un fin de semana de preparación para un sistema de investigación compuesta que nunca duerme.
Ahora ve a construirlo.
Si te quedas atascado en alguna parte de la construcción, envíame un mensaje privado aquí.
Puede encontrar Slate en http://randomlabs.ai/rr.
Siga a @wearerandomlabs si desea ver todas las capacidades que ofrecen. /goal y /deepresearch son los dos primeros programas. No serán los últimos.