EXP-000005
Risk/return map: simple annual average vs CAGR
สมมติฐาน
CAGR compares unequal test lengths more honestly than total-return-divided-by-years.
การเปลี่ยนแปลงแบบควบคุม
Scatter Y-axis switched to CAGR; caption states the fixed-lot understatement trade-off.
ชุดข้อมูลและเงื่อนไข
Extracted balance series, all 14 systems (2–24 years).
ก่อน / หลัง
ก่อน
- RINA simple average (24y, 35× account growth)
- 179%/yr
หลัง
- RINA CAGR, same record
- 20.6%/yr
การตรวจสอบ
ผล OOS, walk-forward, Monte Carlo และ forward จะแสดงเฉพาะเมื่อมีข้อมูลจริง รายการนี้ไม่มี
การตัดสิน
The simple average produced figures no reader interprets correctly and compressed twelve systems into an unreadable band behind two outliers. CAGR puts 13 of 14 inside 1–28%.
การมีส่วนร่วมของ AI
- โมเดล
- Claude (Anthropic)
- สิ่งที่ AI ทำ
- Identified the simple-average distortion on long compounding records and implemented the CAGR replacement with its stated trade-off.
- การตรวจทานโดยมนุษย์
- ✓ ตรวจทานและอนุมัติโดยมนุษย์แล้ว
รายการที่ AI ช่วยจะเผยแพร่หลังการตรวจทานโดยมนุษย์เท่านั้น รายการที่ AI สร้างโดยไม่ผ่านการตรวจทานจะถูกไปป์ไลน์บิลด์ระงับไว้ AI ไม่พยากรณ์ตลาด และไม่มีรายการใดอ้างเช่นนั้น
การดีขึ้นใน backtest ไม่ได้แปลว่าอนาคตจะดีขึ้น ยิ่งทดลองมาก โอกาสที่บางอย่างสำเร็จโดยบังเอิญยิ่งสูง — บันทึกนี้มีไว้ส่วนหนึ่งเพื่อให้ความเสี่ยง multiple testing มองเห็นได้