读取市场状态的Transformer
Tensor的定制架构条件预测市场是呈上升趋势、呈下降趋势还是区间波动。相同的价格模式在不同的市场状态下可能意味着不同的事情。
AlphaNet策略系列/2026
Archimedes.
新标准
深度学习定向交易。
市场是非平稳且混乱的。根据动态系统调整每个决策。
Tensor开发的高级策略系列，具有从进入到退出的状态感知智能。
01/理念
给我一个
站立的地方.
市场是非平稳且混乱的。 Archimedes 旨在随着价格、流动性和波动性之间关系的变化而调整其决策。
Archimedes 配对 专有的、状态感知的时间序列Transformer 具有自适应的、无监督的退出引擎。在决定如何建仓、调整规模、持有和平仓之前，它会读取趋势、范围和波动性。
每个预览策略都是互补的多头和空头子策略的组合，涵盖趋势、均值回归和波动率机制，并且相对于早期引擎（例如Hackworth）具有升级的做空能力。
4覆盖市场
2,000+工程特征
2,000,000+训练过的模型变体
02/引擎
情报在
每一个决定。
从解读市场到管理最后的成交，Archimedes将预测、投资组合构建和执行整合到一个自适应系统中。
自适应退出引擎
专有的轻量级无监督模型不断地重新评估未平仓头寸。在预览策略中，72-83% 的退出是模型决策而不是止损触发。
2,000 多个工程功能
精心策划的输入涵盖价格行为、市场微观结构、波动性和跨资产背景，使模型能够全面了解其交易状态。
长短书互补
每种策略结合了方向性、均值回归和波动性套筒，具有平衡的多头/空头敞口以及相对于早期引擎（例如Hackworth）改进的做空能力。
Hyperliquid 上的深度强化学习执行
深度强化学习执行层使用动态TWAP来切片订单，当流动性深时加速，当流动性薄时后退。
信号级基准测试
每个子策略都通过独立夏普、参数扰动、交易引导、匹配控制退出基准和逐年稳定性检查来独立评估。
03/预览策略
四个市场。
一个标准。
四个冻结的投资组合，在相同的方案下评估。探索历史结果，然后打开每个策略的净值曲线和基准结果。
研究和现场测试期 2024 年 1 月 - 2026 年 9 月初始净值基准为100%300%目标总敞口
| 策略 | 累计 返回 | 夏普比率 比率 | 最大 回撤 | 赢 率 | 利润 因子 | 交易 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BNB | +1,509% | 2.89 | −21.8% | 59.5% | 1.50 | 2,184 |
| ETH | +1,536% | 3.54 | −16.3% | 49.6% | 1.80 | 1,287 |
| SOL | +1,525% | 3.31 | −15.4% | 55.9% | 1.43 | 2,297 |
| XMR | +5,513% | 3.87 | −21.8% | 65.4% | 1.66 | 3,692 |
固定配置的子策略投资组合；在测试窗口期间无需重新优化。基线条件，使用深度强化学习动态 TWAP 执行 Hyperliquid。这些是回测结果，而不是实时返回。历史表现并不能保证未来的结果。
净值指数为 100%
冻结投资组合/对数规模
读取数字
夏普比率相对于风险的回报。预览系列跨度为 2.89–3.87。
最大回撤回测期间账户价值最大的峰谷跌幅。
胜率盈利的交易份额。
利润系数毛利润除以毛损失。系数 1.50 表示毛利润为毛亏损的 150%。
BNB蓝筹主力+1,509%研究期回报
2.89夏普比率
−21.8%最大回撤
59.5%胜率
1.50利润系数
2,184交易
基准亮点
- 净值指数从 100% 升至 1,609% 在研究期间，跨越上涨、下跌和持平的市场。
- 在一小时范围内，模型退出避免了进一步的损失 1,743 个匹配病例中的 56%.该手册报告了平仓头寸后续回报的置信区间完全低于零。
- 所有信号均超过独立Sharpe 1.0(范围1.12-2.15)。重新抽样检查支持历史贸易样本的一致性。
一致性和稳健性
- 所有子策略均于2024年和2025年实现盈利；迄今为止，大多数企业已于 2026 年实现盈利。
- 参数测试证明了在所测试的应力条件下的鲁棒性。
- 80%的退出是模型决策而不是止损触发。
冻结投资组合回测，2024 年 1 月至 2026 年 9 月 · 初始净值基准为 100% · 300% 目标总风险敞口 · 基线条件。退出基准：1,743 个匹配的控制事件。历史结果并不能保证未来的表现。
ETH精密引擎+1,536%研究期回报
3.54夏普比率
−16.3%最大回撤
49.6%胜率
1.80利润系数
1,287交易
基准亮点
- 净值指数从 100% 升至 1,636%，夏普比率为3.54，最大回撤为16.3%。
- A 胜率49.6% 结合 1.80 利润系数:毛利润为毛亏损的180%。
- 所有信号均超过独立 Sharpe 1.0 (范围 1.18–2.54)，具有该系列中最高的中值。重新抽样检查支持历史贸易样本的一致性。
一致性和稳健性
- 迄今为止，大多数子策略在 2024 年、2025 年和 2026 年均实现盈利，包括 2025 年的所有子策略。
- 参数测试证明了在所测试的应力条件下的鲁棒性。
- 83%的退出是模型决策，是该系列中比例最高的。
冻结投资组合回测，2024 年 1 月至 2026 年 9 月 · 初始净值基准为 100% · 300% 目标总敞口 · 基线条件。退出基准：1,065 个匹配的控制事件。历史结果并不能保证未来的表现。
SOL平滑算子+1,525%研究期回报
3.31夏普比率
−15.4%最大回撤
55.9%胜率
1.43利润系数
2,297交易
基准亮点
- 净值指数从 100% 升至 1,625%.其 15.4% 的最大回撤是预览系列中最小的。
- 迄今为止，所有子策略在2025年和2026年均实现盈利。
- 所有信号均超过独立 Sharpe 1.0 (范围 1.01–2.08)。重新抽样检查支持历史贸易样本的一致性。
一致性和稳健性
- 参数测试证明了在所测试的应力条件下的鲁棒性。
- 多头和空头书籍跨越趋势、均值回归和波动率袖子。
- 回测包含2,297笔交易，利润分布在许多交易决策中。
冻结投资组合回测，2024 年 1 月至 2026 年 9 月 · 初始净值基准为 100% · 300% 目标总风险敞口 · 基线条件。退出基准：1,645 个匹配的控制事件。历史结果并不能保证未来的表现。
XMR高辛烷值异常值+5,513%研究期回报
3.87夏普比率
−21.8%最大回撤
65.4%胜率
1.66利润系数
3,692交易
基准亮点
- 净值指数从 100% 升至 5,613%四策略预览中累计收益最高。
- 系列最高 夏普比率(3.87) 和 胜率（65.4%），跨越 3,692 笔交易。
- 退出引擎避免了进一步的下行 2,870个匹配病例中超过55%.所有信号均超过独立 Sharpe 1.0 (1.02–2.07)。重新抽样检查支持历史贸易样本的一致性。
一致性和稳健性
- 参数测试证明了在所测试的应力条件下的鲁棒性。
- 迄今为止，所有子策略均于 2024 年和 2026 年实现盈利；大多数企业到 2025 年就能实现盈利。
- 每个子策略信号被独立地进行基准测试。
冻结投资组合回测，2024 年 1 月至 2026 年 9 月 · 初始净值基准为 100% · 300% 目标总风险敞口 · 基线条件。退出基准：2,870 个匹配的控制事件。历史结果并不能保证未来的表现。
04/试验场
交易优势，检查
逐个信号。
强劲的投资组合结果仅仅是开始。每个选定的子策略信号都被独立评估。
- 独立的交易优势
每个信号都超过了1.0的独立夏普比。
- 匹配控制退出
模型退出与匹配的“如果我们持有的话”对照进行比较，以衡量平仓的价值。
- 参数扰动
参数测试证明了在所测试的应力条件下的鲁棒性。
- 贸易引导
对贸易历史进行重新采样以评估不同历史样本之间的结果是否保持一致。
- 时间稳定性
每个子策略逐年重新评分，涵盖迄今为止的2024年、2025年和2026年。