三种诚实工具，而非一种魔法回测#
迟早，所有围绕AI研究构建流程的人都会问同样的问题：“这真的有效吗？”
Valarn为您提供了三个独立的工具，以便随着时间的推移探索这个问题——但重要的是要清楚每个工具的作用。**它们都不是预测、胜率或业绩记录。**它们回答不同的问题，混淆它们会导致错误的结论。
- 回测模式 — 在过去的日期运行完整的研究截至该日期，没有前瞻性。
- 机械价格回测 — 在过去的价格上测试透明的交易规则。
- 研究准确性 — 查看报告的研究立场在事后如何变化。
让我们逐一来看。
1. 回测模式：以过去的日期运行研究#
回测模式设置一个历史交易日期，并运行完整的多代理分析，就好像今天是那个日期。代理只能看到您选择的日期之前或当天存在的信息。
使用方法：打开运行分析，展开高级设置，找到运行模式部分，并切换回测模式。会出现一个交易日期字段。帮助文本清楚地说明了这一点——“代理将仅使用在此日期之前或当天可用的数据。”
在后台，该日期在代理之间流动：SEC文件在该日期被读取，新闻和情绪窗口在该日期结束，宏观数据反映当时已知的信息。没有窥探后续发生的事情。
您得到的是一个截至该日期的正常研究报告——与您在实时运行中看到的研究视图、信心、代理和辩论相同。没有单独的“分数”或“是否正确？”面板，因为这不是该工具的目的。它回答一个更狭窄、更诚实的问题：*在当时，代理会如何框定这个设置，仅基于当时可知的信息？*这使其对理解研究过程、研究历史转折点或比较公司当时与现在的情况非常有用。
2. 机械价格回测：在过去的价格上测试规则#
与AI完全分开的，Valarn包含一个经典的价格回测——对股票历史价格上简单透明交易规则的模拟。您可以在任何报告的回测部分找到它，并在侧边栏的回测下作为其自己的中心，带有策略实验室、单只股票、投资组合和筛选的选项卡。
选择一个策略——Valarn综合、买入并持有、趋势（50天）、MA交叉、RSI均值回归或52周突破——Valarn会在历史每日价格上运行它，并报告通常的量化指标：总回报、相对于基准的超额回报、年均增长率、夏普比率、最大回撤、胜率、利润因子、股权曲线和交易列表。它基于免费的公共价格数据运行，并且在付费计划中有一个可选的“用AI解释”摘要。
一个警告比任何这些数字都更重要，Valarn在面板上明确说明：“Valarn综合”策略是一个透明的、标记的代理——而不是AI研究分数的重播。价格回测告诉您一个机械规则在过去价格上的表现。它不告诉您Valarn的AI研究会如何表现，也不是建议。将其视为规则的教育模拟，仅此而已。
3. 研究准确性：立场的变化#
最接近“研究是否成立？”的是报告上的研究准确性卡——注意它不做什么：它从不对信号进行正确或错误的评分。
相反，它显示该报告的研究立场自发布以来的变化——在1、5、30和90天内——既以绝对值表示，也相对于标准普尔500指数和股票的行业。每个窗口都有一个简单、诚实的标签：表现良好、混合、表现不佳或太早无法评估。
Valarn对此框架非常谨慎，并在卡片上说明：这是关于立场“如何变化……校准，而非表现。”（组织范围内的校准摘要在企业计划中可用。）
免责声明值得重复，因为这确实是重点：这仅仅是质量监控和研究校准。过去的结果并不能预测未来的结果，它们也不是投资表现或任何用户回报的记录。
三者结合使用#
诚实地使用这些工具可以帮助您建立校准的判断，了解如何解读Valarn的研究——而不是一个交易系统：
- 回测模式向您展示历史设置上的研究过程，没有后见之明的干扰。
- 价格回测展示了透明的机械规则在过去价格上的表现——与AI明显分开。
- 研究准确性随着时间的推移显示某个立场是否倾向于良好变化——作为校准，而不是业绩记录。
它们都没有承诺胜率、信号准确性或未来回报。即使是一个有良好基础的研究观点，在相当一部分时间内看起来也会是错误的——市场是不确定的，假装不是则是不诚实的。
结论#
在Valarn中进行回测是关于理解，而不是证明。以过去的日期运行研究，以查看代理如何使用准确的数据进行推理。使用机械价格回测来检查简单规则的合理性——记住这不是AI。并随着时间的推移观察研究准确性，以校准某个立场应得的权重。
这些都是教育性和描述性的——一种更清晰地思考研究的方式，而不是对接下来会发生什么的保证。
Valarn
Customer Success
Valarn Research Team
