SKILLEMALL.ai

BD quant-validation

Методы, которые должен пройти результат финансового ML, чтобы стать доказательством — очищенная перекрестная проверка с эмбарго, маркировка по тройному барьеру, уникальность выборки при перекрывающихся метках, дробная дифференциация, мета-маркировка и коррекция множественного тестирования. Написано, потому что инварианты требовались от количественного исследователя, а в проекте не было объяснений, как их удовлетворить: правило без метода порождает либо изобретение, либо тупик. Применяется при разработке или оценке любой истории торгов, признака или метки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«The methods a financial-ML result has to survive before it is evidence…»

The methods a financial-ML result has to survive before it is evidence — purged cross-validation with an embargo, triple-barrier labelling, sample uniqueness under overlapping labels, fractional differentiation, meta-labelling, and multiple-testing correction. Written because the invariants were required of quant-researcher and nothing in the project explained how to satisfy them: a rule without a method produces either an invention or a block. Applied whenever a backtest, a feature or a label is being designed or judged.

avelikiy/great_cto Agent Skills автор: avelikiy MIT 1 файл тело ≈ 1 649 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 11 дн назад

Методы, которые должен пройти результат финансового ML, чтобы стать доказательством — очищенная перекрестная проверка с эмбарго, маркировка по тройному…

Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, входы и предусловия

АнализаторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
44/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "effort"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "paths"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100

    • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1649 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 527 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.