論文の概要: Point-in-Time Audit Before Alpha: Public-Archive Availability and a Negative Matched-Budget Study on BTC Perpetual Futures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.25348v1
- Date: Wed, 26 Aug 2026 04:07:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-27 14:15:15.589213
- Title: Point-in-Time Audit Before Alpha: Public-Archive Availability and a Negative Matched-Budget Study on BTC Perpetual Futures
- Title（参考訳）: アルファ前のポイント・イン・タイム・オーディット:BTCの長期的展望に関するパブリック・アーチャーブ・アベイラビリティと負の一致予算調査
- Abstract要約: BTCUSDT USD-M Perpetual-Futures data using event, published, and Availability time。
本報告では,利益性やエージェント優越性という主張よりも,範囲的な否定的な結果が報告される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.23332469289621785
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Public cryptocurrency archives may appear usable when files exist, although factor research requires observations available and executable at each decision time. We audit public Binance BTCUSDT USD-M perpetual-futures data using event, publication, and availability times and separate proposal from deterministic auditing, evaluation, and holdout access. An initial gapless five-minute requirement for trade, mark, index, and open interest failed: the longest unrepaired intersection was 304.5729166666667 days. A disclosed revision made trade, mark, index, and realized funding the core streams and made open interest optional because its publication time was unverified. The revised mask retained 727 complete UTC days and supported a 436/145/146-day train, validation, and historical-holdout split. On 80 frozen known-rule templates, the auditor detected 40/40 violations and rejected 0/40 legal templates. Across ten null-signal paths, full auditing reduced mean false passes from 0.2910 to 0.0625. Under matched valid-candidate budgets, the audited adaptive agent tied random search and did not establish superiority. In the one-time historical holdout, all evaluated runs had positive IC but negative net Sharpe under primary costs. We therefore report a scoped negative result rather than a profitability or agent-superiority claim.
- Abstract（参考訳）: 公開暗号通貨のアーカイブは、ファイルが存在するときに使用することができるが、ファクター研究には、各決定時に利用可能な観測と実行が必要である。
我々は,イベント,パブリッシュ,アベイラビリティー時間を用いて,パブリックバインディング BTCUSDT USD-M のパーペナルフューチャデータを監査し,決定論的監査,評価,ホールドアウトアクセスとは別の提案を行う。
トレード、マーク、インデックス、オープンな利子に対する最初の5分間の要求は失敗し、最長の未完の交差点は304.5729166666667日であった。
公表された改訂版は、中核ストリームの資金提供、マーク、インデックス、そして、出版時期が検証されていないため、オプションで公開権を獲得した。
改訂されたマスクは727日間のUTCを保ち、436/145/146日間の列車、検証、歴史保持の分割をサポートした。
80個の凍結した既知のルールテンプレートにおいて、監査官は40/40の違反を検出し、0/40の法的テンプレートを拒絶した。
10個のヌル符号パスで、完全な監査により平均偽パスは0.2910から0.0625に減少した。
一致した有効候補の予算の下で、監査された適応エージェントはランダム検索を結び付け、優位性を確立しなかった。
一度に一度の歴史的なホールトアウトでは、評価された全てのランは正のICを持つが、プライマリコストでは負のネットシャープを持っていた。
したがって、利益性やエージェント・スーパーオリティ・クレームよりも、範囲的な負の結果が報告される。
関連論文リスト
- From Ideas to Actions: A Public-Data Decision-Support Toolchain Across the Venture Lifecycle [1.6408920289093052]
創業者たちは、設立前にアイデアを追求するか、どの運営行動と資本パートナーに適合するかという2つの関連した決定に直面している。
本稿では,時間的制約のある提案のプロファイリング,市場と堀のチェック,および回帰分析のための決定論的アグリゲーションを組み合わせた公開データ意思決定支援ツールチェーンを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-14T08:40:08Z) - RAP: Research Attention Prediction Reveals Target-Conditioned Evidence Acquisition Biases [58.92094935632493]
大規模言語モデル(LLM)は研究エージェントとしての役割がますます高まっているが、研究の関心の変化を追跡する能力は評価が難しい。
278のAI/MLフィールドと1,390のエピソードをカバーするローリングベンチマークであるResearch Attention Prediction (RAP)を紹介する。
それぞれのカットオフで、LLMエージェントは時間的に制限されたarXivコーパスを検索し、次の6ヶ月の論文の共有を8つの凍った研究方向にわたって予測する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-09T12:15:14Z) - $Z^2$-ACT: End-to-End Verifiable Agentic Intent Control for Open 6G RAN [43.15181031994434]
本稿では,ゼロ知識監査制御とゼロ信頼検証エージェントインテントアーキテクチャを提案する。
実大規模言語モデルは、オペレータの意図をIntent Contractsに変換するために、非リアルタイムパスで使用される。
その結果、動作フィルタリングと攻撃レジリエンスを適度なレイテンシとシグナリングコストで改善したことが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-21T12:44:03Z) - ALIVE: Warnings Before Exclusion in Budgeted Multi-Source Learning [18.17400877167872]
ルーティング決定は次のトランザクションで修正可能だが、遅延ソースの除外は後続の判断で継続される。
我々は,有限人口監査と学習が予算を共有している場合,不平等なパーシステンス行動を認める証拠を問う。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-31T13:18:47Z) - One Human, $N$ Agents: Audit-Budget Allocation for LLM Agent Fleets under Miscalibrated, Correlated Confidence [41.99844472131922]
一人の人間が1ラウンド当たり$N$ LLMエージェントを予算$B ll N$監査で監査しなければならない。
我々はこれを、2段階のガウス的コーパスに対する予算付きノイズ検査としてモデル化し、信頼度の高い監査がランダムである場合の誤校正しきい値($*$過去)を特定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-30T14:52:36Z) - FinAbstain: Uncertainty-Calibrated Multimodal RAG for Selective Financial Forecasting [8.891247829087936]
FinAbstainは、不確実性を校正したマルチモーダル検索拡張生成のためのフレームワークである。
ポイント・イン・タイム・レトリバーは、予測タイムスタンプで公開された情報のみを認め、基本、ニュース、技術、リスク、検証エージェントにモダリティ固有の証拠を提供する。
コントローラは、不確実性が検証された閾値以下である場合にのみ、強気、弱気または中立的な結果を予測する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-27T07:05:22Z) - Predictive Extrema, Unprofitable Policies: An AI-Assisted Audit of Candle-Based Binance Spot Timing Models [0.0]
我々は、ロウソクベースの機械学習モデルが、暗号通貨の極端または短水平結果の予測を、想定コストの後に正のSpot紙のポリシーに変換することができるかどうかを監査する。
数値的な結果は、スクリプト化された固定シードモデル実行と決定論的シミュレータから得られる。
人間の監督されたAIエージェントは、文献検索を通じて7月20日のエビデンス・インテリジェンス・インテリジェンス・リビジョンを支持した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-21T14:04:15Z) - FinVerBench: Benchmark Validity and Calibration in Large Language Model Financial Statement Verification [0.0]
FinVerBenchは、ファイナンシャルステートメント検証のためのベンチマークおよび妥当性調査である。
SEC 10-K の S&P 500 社への提出書類から作成されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-28T08:30:15Z) - ForesightFlow: An Information Leakage Score Framework for Prediction Markets [0.0]
イベント解決されたバイナリ市場の場合、スコアは、パブリックニュースイベントの前に価格設定された端末情報の一部を定量化する。
このスコアは、ラベル生成と適切なスコアリングルール文学を結びつけるマーフィー分解読解を認めている。
公文書化されたPolymarketインサイダーレコードの監査では、文書化されたケースが体系的にデッドライン解決されていることが明らかになった。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-01T08:04:29Z) - HLE-Verified: A Systematic Verification and Structured Revision of Humanity's Last Exam [63.84155758655084]
HumanityのLast Exam (HLE)は、フロンティアの大規模言語モデルを評価するために広く使われているベンチマークである。
HLE-Verifiedは,透過的検証プロトコルときめ細かい誤り分類法を備えたHLEの検証および改訂版である。
我々は,HLEとHLE-Verifiedの7つの最先端言語モデルを評価し,平均7～10ポイントの絶対精度を観測した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-15T02:50:15Z) - ZIP-RC: Optimizing Test-Time Compute via Zero-Overhead Joint Reward-Cost Prediction [57.799425838564]
ZIP-RCは、モデルに報酬とコストのゼロオーバーヘッド推論時間予測を持たせる適応推論手法である。
ZIP-RCは、同じまたはより低い平均コストで過半数投票よりも最大12%精度が向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-01T09:44:31Z) - Auditing for Bias in Ad Delivery Using Inferred Demographic Attributes [50.37313459134418]
広告配信のブラックボックス監査において,予測誤差が偏見の監査に与える影響について検討した。
本稿では,広告配信アルゴリズムのスキュー評価において,推測誤差を軽減する手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-30T18:57:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。