Verstehen Sie, wo KI in der quantitativen Forschung hilft: beim Formulieren von Hypothesen, bei der Arbeit mit Code und bei der Prüfung von Belegen.
Beginnen Sie mit der Aufgabe des Modells. Prüfen Sie dann die Regeln und Belege, die zur Bewertung seiner Ausgabe nötig sind.
KI-gestützter quantitativer Handel nutzt maschinelles Lernen oder Sprachmodelle innerhalb eines regelbasierten Forschungs- und Handelsablaufs. Entscheidend ist, welche Aufgabe ein Modell übernimmt und wie diese Aufgabe bewertet wird.
Eine testbare Strategie beschreibt, welche Informationen vorliegen, wann eine Entscheidung fällt und wie eine Order modelliert wird. Natürliche Sprache ist der Ausgangspunkt für diese Spezifikation.
KI-Ausgaben sollten daran gemessen werden, ob sie die vorgesehene Aufgabe erfüllen. Für korrekten Code, Prognosequalität und Handelsperformance sind jeweils andere Belege erforderlich.