Un'AI che ragiona solo con ciò che era noto in ogni momento nel tempo, senza lookahead bias.
Nel mondo dell'analisi finanziaria quantitativa, i modelli di linguaggio tradizionali si addestrano con decenni di dati tutti insieme.
Questo crea un problema noto come lookahead bias. Quando chiedi a un modello di analizzare una data del passato, le risposte finiscono per essere influenzate da eventi accaduti solo dopo.
Il risultato sono backtest che sembrano brillanti sulla carta, ma che falliscono non appena la strategia viene testata in condizioni di mercato reali.
ChronoLLM risolve questo con un'architettura chiamata Vintage.
Ogni modello viene addestrato solo con dati disponibili fino a una determinata data di cutoff, seguendo una finestra di addestramento continua di 20 anni.
Così, il modello non conosce mai il futuro. L'integrità di ogni cutoff può essere verificata in modo indipendente attraverso migliaia di probe set, e il modello può girare sulla tua infrastruttura, mantenendo dati e strategie completamente privati.
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