論文の概要: On the Boundary of Admission Gates: An Injected-Truth Study of Falsification-First Selection in Quantitative Strategy Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.07701v1
• Date: Tue, 06 Oct 2026 03:47:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-08 02:58:29.789873
• Title: On the Boundary of Admission Gates: An Injected-Truth Study of Falsification-First Selection in Quantitative Strategy Research
• Title（参考訳）: 入場ゲートの境界について:定量戦略研究におけるファルシフィケーションファーストの選択に関する実例
• Abstract要約: 戦略研究は、利益の出るルールを見つけることと、発見が検索幸運ではないことを確立することの2つの問題を混同している。 ゲートと同じ速度でランダム・アドミッション制御を施したインジェクト・トゥルースプロトコルを導入する。 ゲートは弱い信号体制における誤った発見を排除しますが、採用率を1--7%に減らし、信号が強い場合は何も加えません。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7590337613371183
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Strategy research conflates two problems: finding a profitable rule, and establishing that the finding is not search luck. The latter calls for admission gates -- statistical criteria that must be satisfied before a conclusion is adopted -- yet whether gates work, and at what cost, remains untested. We introduce an injected-truth protocol with a random-admission control that adopts at the same rate as the gate; only if the gate beats this control does it carry information rather than merely raise a threshold. Across synthetic and real-calibrated panels, gates eliminate false discoveries in the weak-signal regime but cut adoption to 1--7%, and add nothing when signals are strong. Most importantly, criteria computed on absolute rather than excess returns silently reject every candidate, including true signals. Keywords: multiple testing, backtest overfitting, strategy admission, injected-truth validation, excess returns, false discovery rate
• Abstract（参考訳）: 戦略研究は、利益の出るルールを見つけることと、発見が検索幸運ではないことを確立することの2つの問題を混同している。 後者は、結論が出る前に満たさなければならない統計的基準である入場口を要求するが、ゲートが機能するか、どのコストで機能するかは未検証のままである。 ゲートと同一のレートでランダム・アドミッション制御を施したインジェクト・トゥルースプロトコルを導入する。 合成パネルと実校正パネル全体では、ゲートは弱い信号体制における誤った発見を排除しているが、採用率を1--7%に減らし、信号が強い場合は何も加えない。 最も重要なことは、絶対値ではなく絶対値で計算された基準は、真の信号を含む全ての候補を静かに拒否することである。 キーワード:多重テスト、バックテストオーバーフィッティング、戦略受け入れ、インジェクトトルース検証、過剰リターン、偽発見率

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