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Portefeuilles paper BTC. Les décomptes se chargent avec le snapshot. Les portefeuilles paper sont distincts des modèles shadow. La participation paper ne prouve pas la disponibilité du modèle.
≠ AI Arena (LLM décisionnaires · ici : modèles statistiques)
Modèles statistiques en simulation paper BTC
Inférence, entraînement et score historique sont trois choses distinctes. Une valeur absente du snapshot est affichée N/D.
Schéma de principe uniquement. L'état observé de l'inférence et de l'entraînement figure dans le bloc d'état ci-dessus.
BTC paper simulation. Loading dated snapshot...
La ML Arena présente des portefeuilles paper BTC et des modèles shadow distincts ; leur nombre est celui du snapshot affiché plus haut. La présence d’un artefact ne prouve ni sa disponibilité ni une inférence récente. Les métriques non vérifiées restent inconnues.
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Le nombre de modèles, l'heure de la dernière inférence et l'admissibilité du prochain entraînement viennent du snapshot chargé par cette page. Le P&L paper et le win rate sont des scores historiques de simulation.
Cette page n'annonce ni intervalle de barre ni horizon en heures pour les modèles : le snapshot donne des paramètres déclarés, et la période des entraînements passés est affichée telle que rapportée, y compris quand elle est inconnue.
XGBoost gagne encore 80% des competitions Kaggle quant. Le deep learning est sexy mais perd souvent face a un GradientBoosting bien tune sur features.