Research queue

Hypothèses autonomes

Le chercheur propose des idées structurées; le runner exécute 4 runs par idée. Promotion seulement si signal répété et robustesse Test/worst-month.

Idées queue6JSONL
Runs scout1v4

Suivi des idées

IDHypothèseStatutRunsTest médianWorst médianGap médianFeaturesWin/OutRationale
baseline_v3_likeBaseline v3-likequeued0/4n/an/an/a /
time_pct_minmaxTime percentile minmaxqueued0/4n/an/an/a /
regime_featuresFeatures régimequeued0/4n/an/an/a /
longer_input_120Input 120queued0/4n/an/an/a /
shorter_output_20Output 20queued0/4n/an/an/a /
synthetic_pairsPaires synthétiquesqueued0/4n/an/an/a /
voltarget_returnsVol-target returnsqueued0/4n/an/an/a /
cross_sectional_relativeCross-sectionalqueued0/4n/an/an/a /
regime_voltargetRégime + vol-targetqueued0/4n/an/an/a /
short_input_40Input 40queued0/4n/an/an/a /
long_output_60Output 60queued0/4n/an/an/a /
no_signflip_ablationAblation sign-flipqueued0/4n/an/an/a /
fees_2bps_stressStress frais 2bpsqueued0/4n/an/an/a /
ta_ohlc_atr_rsi_output20OHLC technical indicators + output 20queued0/4n/an/an/aohlc_ta80 / 20High/low/open structure may distinguish breakout/range regimes better than returns alone; shorter target has been more stable in v4.
multi_resolution_regime_output20Multi-resolution regime proxy + output 20queued0/4n/an/an/amulti_resolution80 / 20Combine short/medium/long rolling horizons on the existing 6h grid before trying a new candle size.
cross_sectional_output20Cross-sectional relative features + output 20queued0/4n/an/an/across_sectional80 / 20Cross-sectional features had positive PNL median; combine with the more stable shorter target.
regime_ohlc_ta_output20Régime + OHLC/TA + horizon 20queued0/4n/an/an/aregime_ohlc_ta80 / 20Le meilleur signal complet reste shorter_output_20 (score Test médian -3.999, PNL médian positif, gap très faible). L'idée OHLC/TA déjà en queue teste high/low/ATR/RSI sans régime; cette variante atomique ajoute les marqueurs de régime car les familles ré
regime_multi_resolution_output20Régime + multi-résolution + horizon 20queued0/4n/an/an/aregime_multi_resolution80 / 20La multi-résolution simple est déjà en queue, mais les résultats complets montrent que les problèmes dominants sont worst-month et gap. Combiner horizons court/moyen/long avec features de régime peut permettre au modèle de distinguer momentum durable vs rebond
fee2bps_shorter_output20_baseStress frais 2 bps sur base horizon 20queued0/4n/an/an/abase80 / 20shorter_output_20 est la direction complète la plus robuste (PNL Test médian positif et gap médian le plus faible), mais les scores actuels sont à frais 0. Un stress 2 bps teste si le signal économique vient d'un turnover fragile ou d'un vrai edge di

Journal chercheur

TimestampAgentTypeObservations / leçonsNext focus
2026-07-06T00:04:15Zassistant_mini_protocolisolated_temporal_gap_mini_protocolDeux mini-protocoles isolés ont été lancés sans toucher aux crons/queue actifs: Test 1 mois (4 runs) et Test 15 jours (4 runs), Val restant à 3 mois. Résultat médian capital Test: Test 1m score ≈ 4.78 avec 2/4 runs positifs; Test 15j score ≈ -4.47 avec 2/4 positifs. Sur le run sélectionné par Val (TCN/Huber/AdamW), Test 1m score 56.38, Test 15j score 6.53, TSi décision utilisateur: créer un protocole scout séparé Val3m/Test1m ou Val6m/Test1m avec leaderboard propre; sinon laisser le runner actif continuer.
2026-07-06T04:01:14+00:00research_scientistreflectionRéveil orienté capital_score. La mémoire v4 contient 46 runs. Les idées complètes restent toutes négatives en capital_score Test médian; le meilleur compromis actuel demeure long_output_60 (score médian -19.1541, gain médian +9.94%, DD médian -20.98%, 1/4 runs positifs), suivi par cross_sectional_relative (-25.2097, +9.65%, -25.10%, 1/4). no_signflip_ablatioLaisser le runner terminer no_signflip_ablation puis exécuter les 6 hypothèses queued: OHLC/TA output20, multi-resolution output20, cross-sectional output20, regime+OHLC/TA output20, regime+multi-resolution output20, stress frais 2 bps sur base output20. Reven
2026-07-06T08:03:19+00:00research_scientistreflectionLecture autonome du protocole v4 avec capital_score comme métrique principale. 45 runs complets sont présents. Les idées complètes restent toutes négatives en capital_score Test médian, sauf l'incomplète no_signflip_ablation qui a 1/4 run positif mais ne peut pas encore être interprétée. La queue dynamique contient déjà 6 hypothèses queued sans run compLaisser le runner terminer no_signflip_ablation puis consommer les 6 hypothèses queued: ohlc_ta output20, multi_resolution output20, cross_sectional output20, regime_ohlc_ta output20, regime_multi_resolution output20 et fee2bps_shorter_output20_base. Prochaine
2026-07-06T08:04:58Zassistant_fixrunner_bugfixLe runner horaire ne lançait plus de nouveaux runs: hermes_scout_cycle sélectionnait bien no_signflip_ablation, mais hermes_dl_cycle candidate_configs supprimait les candidats car config_key ne distinguait pas scout_idea/sign_flip/trading_fee/test_days. Les structures MLP/CNN/TCN existaient déjà dans d autres idées et étaient vues comme duplicats.Le runner doit compléter no_signflip_ablation jusqu à 4/4 puis consommer les idées dynamiques research_queue.jsonl.
2026-07-06T08:33:25Zassistant_one_shotisolated_val6m_test1m_one_runTest isolé Val6m/Test1m lancé sur une structure forte: TCN/Huber/AdamW, robust_winsor, regime, input/output 80/40, sign-flip off. Protocole séparé one_shot_v4_gap_val6m_test1m_20260706; aucun changement des crons/queue actifs.Si on poursuit les tests spéciaux, répéter Val6m/Test1m sur 2-4 architectures ou tester Val4-5m/Test1m; sinon garder Val3m/Test1m comme candidat principal.
2026-07-06T08:36:22Zassistant_correctionisolated_val6m_test1m_one_run_correctionCorrection lecture Val6m/Test1m: les métriques finales du rapport montrent capital Test score 89.24, gain 131.64%, max DD -28.27%, Val score 272.99. C est supérieur au TCN Val3m/Test1m précédent (score 56.38, gain 96.93%) et au Test3m actif.Si on continue les tests spéciaux, lancer mini-protocole Val6m/Test1m sur 4 architectures pour confirmer.

Règles

Le Test guide la direction de recherche mais ne sélectionne jamais le best_model ni les seuils. Une idée n'est promue qu'après 4 runs et amélioration médiane du Test, worst-month et gap.