Intelligenz entsteht durch Forschung.Durch Belege validiert.
01Forschung & Entdeckung
Forschung beginnt jenseits dessen,was das System bereits weiß.
Das Verhalten von Märkten und Instrumenten wird fortlaufend nach neuen aussagekräftigen Informationsquellen untersucht.Neue Beziehungen werden über Zeiträume, Bedingungen und mehrere Dimensionen des Marktverhaltens hinweg entdeckt.Entdeckungen erweitern den Untersuchungsbereich des Systems und machen neue Informationen zu Kandidaten für vertiefte Forschung.Entdeckungen müssen zunächst verstanden werden, bevor sie modelliert oder geprüft werden können.
02Beziehungsanalyse
Die Entdeckung identifiziertuntersuchenswerte Beziehungen.
Beziehungen werden unter verschiedenen Marktbedingungen, bei unterschiedlichen Instrumenten und im Zeitverlauf untersucht, um ihre Verhaltensänderungen zu verstehen.Stärke, Beständigkeit und Relevanz werden bewertet, um aussagekräftige Beziehungen von vorübergehenden Zufällen zu unterscheiden.Ziel ist nicht allein, Beziehungen zu finden, sondern zu verstehen, wann und warum sie relevant sind.Beziehungen mit dauerhaft aussagekräftigen Informationen kommen für die Modellierung infrage.
03Maschinelles Lernen
Manche Marktbeziehungen sind zu komplex,um allein durch statische Regeln dargestellt zu werden.
Maschinelles Lernen modelliert mehrdimensionale Beziehungen im Verhalten von Märkten und Instrumenten.Es überführt komplexe Beziehungen in messbare, prüfbare und vergleichbare Modelle.Maschinelles Lernen erweitert die Analysefähigkeit; es ersetzt nicht die quantitative Disziplin.Die erzeugten Modelle müssen sich an messbarer Leistung bewähren, bevor sie weiterkommen.
04Modellentwicklung & Vergleich
Kein einzelnes Modellgilt von vornherein als Lösung.
Alternative Modelle bearbeiten dieselbe Forschungsfrage aus unterschiedlichen analytischen Perspektiven.Jeder Kandidat wird anhand einheitlicher Kriterien auf seinen tatsächlichen Beitrag geprüft.Ein Modell kommt weiter, weil es messbaren Mehrwert liefert, nicht weil es neuer, größer oder komplexer ist.Nur die stärksten Kandidaten gelangen in die systematische Prüfung.
05Prüfung
Ein starker Modellkandidat ist erst der Anfang;seine Leistung muss geprüft werden.
Modelle werden systematisch mit unterschiedlichen Daten, Zeiträumen und Marktbedingungen geprüft.Erwartetes Verhalten wird mit tatsächlichen Ergebnissen verglichen, um Konsistenz und Wiederholbarkeit der Leistung festzustellen.Prüfungen sollen ein Modell herausfordern, nicht bestätigen.Ergebnisse, die systematischen Prüfungen standhalten, werden zu messbaren Belegen.
06Belege
Prüfungen liefern Ergebnisse.Belege bestimmen, was diese Ergebnisse stützen.
Belege beruhen auf messbaren Ergebnissen, nicht auf Annahmen oder Eindrücken.Konsistente Ergebnisse aus unabhängigen Beobachtungen stärken die Beleglage für eine Beziehung oder ein Modell.Je stärker die Beleglage, desto größer das Vertrauen in die Aussagekraft der beobachteten Informationen.Belege bilden die Grundlage der Validierung, ersetzen sie aber nicht.
07Validierung
Belege schaffen Vertrauen. Die Validierung bestimmt,ob es gerechtfertigt ist.
Erkenntnisse und Modelle werden über die Daten und Bedingungen ihrer Entwicklung hinaus bewertet.Konsistenz, Robustheit und Übertragbarkeit bestimmen, ob die beobachtete Leistung auch außerhalb der ursprünglichen Forschungsumgebung verlässlich ist.Die Vergangenheit zu erklären reicht nicht aus. Entscheidend ist, ob die Information über die Daten hinaus Bestand hat, in denen sie entdeckt wurde.Nur Forschung, die die Validierung besteht, kommt für den Produktivbetrieb infrage.
08Von der Forschung in den Betrieb
Validierung bedeutet nichtautomatisch Einführung.
Forschung wird daraufhin bewertet, ob sie dem Produktivsystem einen aussagekräftigen, messbaren Mehrwert bietet.Nur Forschung, die die erforderlichen Standards erfüllt, wird für eine Integration in das Produktivsystem in Betracht gezogen.Im Produktivbetrieb wird Forschung nicht erprobt; dort wird validierte Forschung eingesetzt.
So wird Forschung Teil der Technologie hinter Quantsion.
INTELLIGENZ ENTSTEHT DURCH FORSCHUNG.DURCH BELEGE VALIDIERT.
Forschung beginnt jenseits dessen, was das System bereits weiß.
Darstellungsszenario. Keine Marktaufzeichnung und kein Engine-Ergebnis.
Forschung & Entdeckung
Das Verhalten von Märkten und Instrumenten wird fortlaufend nach neuen aussagekräftigen Informationsquellen untersucht.Neue Beziehungen werden über Zeiträume, Bedingungen und mehrere Dimensionen des Marktverhaltens hinweg entdeckt.Entdeckungen erweitern den Untersuchungsbereich des Systems und machen neue Informationen zu Kandidaten für vertiefte Forschung.Entdeckungen müssen zunächst verstanden werden, bevor sie modelliert oder geprüft werden können.
Die Entdeckung identifiziert untersuchenswerte Beziehungen.
Darstellungsszenario. Keine Marktaufzeichnung und kein Engine-Ergebnis.
Beziehungsanalyse
Die Analyse bestimmt, was sie tatsächlich bedeuten.Beziehungen werden unter verschiedenen Marktbedingungen, bei unterschiedlichen Instrumenten und im Zeitverlauf untersucht, um ihre Verhaltensänderungen zu verstehen.Stärke, Beständigkeit und Relevanz werden bewertet, um aussagekräftige Beziehungen von vorübergehenden Zufällen zu unterscheiden.Ziel ist nicht allein, Beziehungen zu finden, sondern zu verstehen, wann und warum sie relevant sind.Beziehungen mit dauerhaft aussagekräftigen Informationen kommen für die Modellierung infrage.
Manche Marktbeziehungen sind zu komplex, um allein durch statische Regeln dargestellt zu werden.
Darstellungsszenario. Keine Marktaufzeichnung und kein Engine-Ergebnis.
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen modelliert mehrdimensionale Beziehungen im Verhalten von Märkten und Instrumenten.Es überführt komplexe Beziehungen in messbare, prüfbare und vergleichbare Modelle.Maschinelles Lernen erweitert die Analysefähigkeit; es ersetzt nicht die quantitative Disziplin.Die erzeugten Modelle müssen sich an messbarer Leistung bewähren, bevor sie weiterkommen.
Kein einzelnes Modell gilt von vornherein als Lösung.
Darstellungsszenario. Keine Marktaufzeichnung und kein Engine-Ergebnis.
Modellentwicklung & Vergleich
Alternative Modelle bearbeiten dieselbe Forschungsfrage aus unterschiedlichen analytischen Perspektiven.Jeder Kandidat wird anhand einheitlicher Kriterien auf seinen tatsächlichen Beitrag geprüft.Ein Modell kommt weiter, weil es messbaren Mehrwert liefert, nicht weil es neuer, größer oder komplexer ist.Nur die stärksten Kandidaten gelangen in die systematische Prüfung.
Ein starker Modellkandidat ist erst der Anfang; seine Leistung muss geprüft werden.
Darstellungsszenario. Keine Marktaufzeichnung und kein Engine-Ergebnis.
Prüfung
Modelle werden systematisch mit unterschiedlichen Daten, Zeiträumen und Marktbedingungen geprüft.Erwartetes Verhalten wird mit tatsächlichen Ergebnissen verglichen, um Konsistenz und Wiederholbarkeit der Leistung festzustellen.Prüfungen sollen ein Modell herausfordern, nicht bestätigen.Ergebnisse, die systematischen Prüfungen standhalten, werden zu messbaren Belegen.
Prüfungen liefern Ergebnisse. Belege bestimmen, was diese Ergebnisse stützen.
Darstellungsszenario. Keine Marktaufzeichnung und kein Engine-Ergebnis.
Belege
Belege beruhen auf messbaren Ergebnissen, nicht auf Annahmen oder Eindrücken.Konsistente Ergebnisse aus unabhängigen Beobachtungen stärken die Beleglage für eine Beziehung oder ein Modell.Je stärker die Beleglage, desto größer das Vertrauen in die Aussagekraft der beobachteten Informationen.Belege bilden die Grundlage der Validierung, ersetzen sie aber nicht.
Belege schaffen Vertrauen. Die Validierung bestimmt, ob es gerechtfertigt ist.
Darstellungsszenario. Keine Marktaufzeichnung und kein Engine-Ergebnis.
Validierung
Erkenntnisse und Modelle werden über die Daten und Bedingungen ihrer Entwicklung hinaus bewertet.Konsistenz, Robustheit und Übertragbarkeit bestimmen, ob die beobachtete Leistung auch außerhalb der ursprünglichen Forschungsumgebung verlässlich ist.Die Vergangenheit zu erklären reicht nicht aus. Entscheidend ist, ob die Information über die Daten hinaus Bestand hat, in denen sie entdeckt wurde.Nur Forschung, die die Validierung besteht, kommt für den Produktivbetrieb infrage.
Validierung bedeutet nicht automatisch Einführung.
Darstellungsszenario. Keine Marktaufzeichnung und kein Engine-Ergebnis.
Von der Forschung in den Betrieb
Forschung wird daraufhin bewertet, ob sie dem Produktivsystem einen aussagekräftigen, messbaren Mehrwert bietet.Nur Forschung, die die erforderlichen Standards erfüllt, wird für eine Integration in das Produktivsystem in Betracht gezogen.Im Produktivbetrieb wird Forschung nicht erprobt; dort wird validierte Forschung eingesetzt.
So wird Forschung Teil der Technologie hinter Quantsion.
