Crees que cuanto más recuerdas, más avanzas, pero en realidad estás cavando un hoyo.
Hoy leí el artículo WikiSkill del equipo de Google y, combinándolo con mi experiencia construyendo un sistema cuantitativo, me impactó mucho.
━━━ La idea central del artículo en una frase ━━━
El fracaso debe convertirse en un activo permanente, pero la estrategia de ejecución debe poder revisarse.
La mayoría de la gente (incluyéndome a mí) comete el mismo error: anota junto «por qué fallaste» y «qué hacer la próxima vez». Fallas hoy: lo causas se escriben en la nota; mañana ajustas la táctica, pero no cambias la nota; y al mes siguiente ni siquiera sabes en qué estabas pensando.
En el artículo hay un dato que me dejó sorprendido: un modelo pequeño de 9B con un manual estructurado, literalmente supera a un modelo sin estructura de 27B. Al añadir el manual, ciertos cometidos pasan de un 40% a un 81%. La diferencia no está tanto en los parámetros, sino en el «modo de organizar el conocimiento».
━━━ Una más, más dura ━━━
Para evitar volcarse (y prevenir accidentes), los modelos pequeños escriben parches conservadores que pueden reducir un modelo top del 50% hasta el 18%.
Lo verifiqué personalmente en mi propio sistema de trading. En una etapa temprana, cuando el tamaño de la muestra era solo de 4 casos, bloqueé una dirección de estrategia. Resultado: esa «regla de protección» quizá interceptó oportunidades que en realidad eran valiosas. Con 4 muestras, estadísticamente no tiene sentido, pero en forma de «regla» sobrevivió y sigue ejecutándose en el sistema.
━━━ Qué cambié ━━━
Dividí todos los registros en tres capas:
Trayectorias originales → archivo de solo lectura, sin modificar
Cognición al equivocarse → solo sumar, nunca quitar, se guarda para siempre
Manual de ejecución → se puede corregir en cualquier momento, con posibilidad de revertir
Además, etiqueté todas las reglas con el tamaño de la muestra. Las n<30 reciben una advertencia, y las n<10 se degradan de forma obligatoria: no es borrarlas, es evitar que disparen decisiones de manera independiente.
━━━ Recuerda esta ━━━
La estrategia puede fallar, pero la comprensión del fracaso no debe desaparecer con ella.
#量化交易 #交易系统 #gestión-del-conocimiento
Hoy leí el artículo WikiSkill del equipo de Google y, combinándolo con mi experiencia construyendo un sistema cuantitativo, me impactó mucho.
━━━ La idea central del artículo en una frase ━━━
El fracaso debe convertirse en un activo permanente, pero la estrategia de ejecución debe poder revisarse.
La mayoría de la gente (incluyéndome a mí) comete el mismo error: anota junto «por qué fallaste» y «qué hacer la próxima vez». Fallas hoy: lo causas se escriben en la nota; mañana ajustas la táctica, pero no cambias la nota; y al mes siguiente ni siquiera sabes en qué estabas pensando.
En el artículo hay un dato que me dejó sorprendido: un modelo pequeño de 9B con un manual estructurado, literalmente supera a un modelo sin estructura de 27B. Al añadir el manual, ciertos cometidos pasan de un 40% a un 81%. La diferencia no está tanto en los parámetros, sino en el «modo de organizar el conocimiento».
━━━ Una más, más dura ━━━
Para evitar volcarse (y prevenir accidentes), los modelos pequeños escriben parches conservadores que pueden reducir un modelo top del 50% hasta el 18%.
Lo verifiqué personalmente en mi propio sistema de trading. En una etapa temprana, cuando el tamaño de la muestra era solo de 4 casos, bloqueé una dirección de estrategia. Resultado: esa «regla de protección» quizá interceptó oportunidades que en realidad eran valiosas. Con 4 muestras, estadísticamente no tiene sentido, pero en forma de «regla» sobrevivió y sigue ejecutándose en el sistema.
━━━ Qué cambié ━━━
Dividí todos los registros en tres capas:
Trayectorias originales → archivo de solo lectura, sin modificar
Cognición al equivocarse → solo sumar, nunca quitar, se guarda para siempre
Manual de ejecución → se puede corregir en cualquier momento, con posibilidad de revertir
Además, etiqueté todas las reglas con el tamaño de la muestra. Las n<30 reciben una advertencia, y las n<10 se degradan de forma obligatoria: no es borrarlas, es evitar que disparen decisiones de manera independiente.
━━━ Recuerda esta ━━━
La estrategia puede fallar, pero la comprensión del fracaso no debe desaparecer con ella.
#量化交易 #交易系统 #gestión-del-conocimiento