Allora は、主要なモデル調整ネットワーク (MCN) です。

財務シグナルの予測モデルを構築するとき、私たちのほとんどは RMSE や MAE などの指標をデフォルトで使用します。 これらは便利ですが、多くの戦略を推進する中心的な質問を見逃す可能性があります:モデルが市場の方向性を正しく理解したか? ここで、方向精度 (DA) の出番です。 定義: DA は、モデルが最後の観測値に対して値が上下に移動するかどうかを正しく予測する回数の割合を測定します。 正式には、DA = (1/N) * Σ_t 符号(A_t – A_{t-1}) * 符号(I_t – A_{t-1}) ここで、A = 実際の値、I = 推論、N = 予測の数、添え字は時間ステップを示します。 なぜそれが重要なのか: • RMSE≠取引パフォーマンス。モデルはエラーを最小限に抑えることができますが、常に価格変動の兆候を見逃し、結果が悪いことにつながります。 • 方向性が意思決定を左右します。サイドセレクション戦略(ロングとショート、リスクオンとリスクオフ)の場合、収益性はコールの正しさに大きく依存し、エラーの大きさにはあまり依存しません。 • 経済的価値は DA に連動しています。50% DA を超える小さな改善でも、多くの取引で複利を組むと、意味のある優位性を生み出すことができます。 実際の解釈: • 50% = 騒々しい市場における統計的に有意なエッジ。 • 55〜60% = パフォーマンスが高く、実際の財務データではまれです。 • 60%+ = 早期退職の準備をします。 Forge モデル作成者にとって、方向精度 (DA) の向上は、損失関数がリターンの正しい符号を予測することに余分な重みを置く対数リターンのトピックに特に関連します。 ネットワークは DA だけで参加者をスコアリングするわけではありませんが、特定の損失関数は、方向の正しさを通常よりも重視するように設計されています。 このような場合、より頻繁に「符号を正しく取得する」モデルは、スコアリング システムの下でより優れたパフォーマンスを発揮し、ひいてはネットワークの集合知に大きく貢献します。 これにより、DAのみに評価を過度に単純化することなく、取引、ボラティリティヘッジ、プロアクティブなDeFi実行における下流戦略が強化されます。 Forge でモデルを改良するときは、RMSE を超えて考えてください。方向精度は、多くの場合、あなたの貢献がオンチェーンで勝利戦略の一部になるかどうかを決定する指標です。 Forge で始める:

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