Vous pensez que plus vous notez, plus vous progressez ; en réalité, vous creusez un trou.
Aujourd’hui, j’ai lu l’article WikiSkill de l’équipe Google, et en le reliant à mon expérience de création d’un système de quantification, j’ai été profondément touché.
━━━ Le cœur de l’article, en une phrase ━━━
L’échec doit devenir un actif permanent, mais la stratégie d’exécution doit pouvoir être révisée.
La plupart des gens (y compris moi) commettent la même erreur : ils mélangent « pourquoi l’échec s’est produit » et « quoi faire la prochaine fois » dans leurs notes. Aujourd’hui, on écrit dans le carnet la cause de l’échec ; demain, on ajuste la manière d’exécuter, mais on ne modifie pas le carnet ; et au bout d’un mois, on ne sait plus du tout à quoi on pensait.
L’article contient une donnée qui m’a choqué : un modèle de 9B, associé à un manuel structuré, bat directement un modèle nu de 27B. Avec le manuel, certains types de tâches passent de 40% à 81%. L’écart de paramètres est loin d’être aussi grand que l’écart dû à la « manière d’organiser le savoir ».
━━━ Une vérité encore plus cruelle ━━━
Pour éviter les catastrophes, les petits modèles ajoutent des rustines prudentes qui font passer le grand modèle de 50% à 18%.
J’ai vérifié cela personnellement dans mon propre système de trading. Au début, quand l’échantillon ne comptait que 4 entrées, j’ai banni une direction de stratégie ; en conséquence, cette « règle de protection » interceptait peut-être toutes les opportunités qui auraient pu avoir de la valeur. Avec 4 échantillons, statistiquement, ce n’est pas significatif. Mais, sous forme de « règle », cela a continué à exister et à tourner dans le système.
━━━ Ce que j’ai changé ━━━
J’ai séparé toutes les informations en trois couches :
Trajectoires brutes → archivage en lecture seule, sans modification
Connaissances tirées des erreurs → ajout uniquement, conservation permanente
Manuel d’exécution → correction à tout moment, avec possibilité de retour en arrière
En parallèle, j’ai apposé un étiquetage du volume d’échantillons à toutes les règles. Pour n<30, afficher un avertissement ; pour n<10, dégrader de force — ce n’est pas supprimer, c’est empêcher qu’elle déclenche seule une décision.
━━━ Retenez ceci ━━━
La stratégie peut échouer, mais la compréhension de l’échec ne doit pas disparaître avec elle.
#量化交易 #交易系统 #Gestion des connaissances
Aujourd’hui, j’ai lu l’article WikiSkill de l’équipe Google, et en le reliant à mon expérience de création d’un système de quantification, j’ai été profondément touché.
━━━ Le cœur de l’article, en une phrase ━━━
L’échec doit devenir un actif permanent, mais la stratégie d’exécution doit pouvoir être révisée.
La plupart des gens (y compris moi) commettent la même erreur : ils mélangent « pourquoi l’échec s’est produit » et « quoi faire la prochaine fois » dans leurs notes. Aujourd’hui, on écrit dans le carnet la cause de l’échec ; demain, on ajuste la manière d’exécuter, mais on ne modifie pas le carnet ; et au bout d’un mois, on ne sait plus du tout à quoi on pensait.
L’article contient une donnée qui m’a choqué : un modèle de 9B, associé à un manuel structuré, bat directement un modèle nu de 27B. Avec le manuel, certains types de tâches passent de 40% à 81%. L’écart de paramètres est loin d’être aussi grand que l’écart dû à la « manière d’organiser le savoir ».
━━━ Une vérité encore plus cruelle ━━━
Pour éviter les catastrophes, les petits modèles ajoutent des rustines prudentes qui font passer le grand modèle de 50% à 18%.
J’ai vérifié cela personnellement dans mon propre système de trading. Au début, quand l’échantillon ne comptait que 4 entrées, j’ai banni une direction de stratégie ; en conséquence, cette « règle de protection » interceptait peut-être toutes les opportunités qui auraient pu avoir de la valeur. Avec 4 échantillons, statistiquement, ce n’est pas significatif. Mais, sous forme de « règle », cela a continué à exister et à tourner dans le système.
━━━ Ce que j’ai changé ━━━
J’ai séparé toutes les informations en trois couches :
Trajectoires brutes → archivage en lecture seule, sans modification
Connaissances tirées des erreurs → ajout uniquement, conservation permanente
Manuel d’exécution → correction à tout moment, avec possibilité de retour en arrière
En parallèle, j’ai apposé un étiquetage du volume d’échantillons à toutes les règles. Pour n<30, afficher un avertissement ; pour n<10, dégrader de force — ce n’est pas supprimer, c’est empêcher qu’elle déclenche seule une décision.
━━━ Retenez ceci ━━━
La stratégie peut échouer, mais la compréhension de l’échec ne doit pas disparaître avec elle.
#量化交易 #交易系统 #Gestion des connaissances