שבעה מודלים, שלוש שנות מבחן — והפתרון הפשוט שלא הפסיד

יומן המחקר | 28.10.2026 סטטוס: ניסוי היסטורי; אין מודל מאושר להפעלה על כספי לקוחות.

ההנחה המפתה היא שככל שהאלגוריתם מתוחכם יותר, כך התיק חכם יותר. כדי לבדוק אותה לא הסתפקנו במשפטי השראה על בינה מלאכותית. העמדנו שבע חלופות מול אותן סדרות תשואה: שלוש גרסאות Ridge, מומנטום מושהה, מסנן תנודתיות ושני תמהילים פסיביים של 80/20 ו־50/50.

המבחן לא נתן למודל לבחור בדיעבד את המנצח של אותה שנה. בתחילת כל שנת בדיקה בין 2021 ל־2023, נבחר מועמד על בסיס ההיסטוריה הזמינה עד סוף השנה הקודמת. המאפיינים הכמותיים עצמם הושהו בשני חודשים כדי לצמצם שימוש בנתונים שטרם פורסמו.

והתוצאה? בהראל, שרשרת הבחירות השנתיות השיגה בסימולציה תשואה מצטברת של 9.01% לאורך 2021–2023, לעומת 11.51% לתמהיל 80/20 פסיבי עם איזון חודשי היפותטי. בכלל: 4.46% לעומת 8.56%. אף אחד מהנתונים האלה אינו תשואת לקוח.

זו תוצאה שאפשר היה להסתיר, אם התפקיד שלנו היה למכור סיפור על מכונה שמנצחת את האדם. אבל התפקיד הוא לבנות מוצר שמצדיק את קיומו.

ניסוי כזה אינו הוכחה ש-AI לעולם לא תוסיף ערך. הוא גם אינו מבחן חיצוני בתולי: חלק מהשנים כבר נצפו במחקר קודם, יש מעט שנות מבחן, וההשוואות אינן שקולות לחלוטין ברמת הסיכון. אבל הוא מספיק כדי לשלול טענה נוחה אחרת — שכבר מצאנו מודל חיזוי עדיף.

מכאן נובע עיקרון העבודה שלנו: מודל מתוחכם צריך לעבור קודם את מבחן הפשטות. אם תמהיל שניתן להגדיר במשפט אחד מספק תוצאה טובה יותר תחת ההנחות שנבדקו, אין הצדקה להכריז שהקוד החדש הוא מוצר.

בינה מלאכותית אינה תו איכות. היא אוסף כלים. האיכות תימדד ביכולת לזהות גבולות, לייצר החלטות עקביות ולהוסיף תועלת מוכחת לעומת חלופה אמיתית — לאחר שהביצוע והעלויות נכנסים לחישוב.

מקור: Backtest Pro, NESTED_REGIME_MODEL_SELECTION_20261026.md. ההקצאות, התשואות והעלויות במחקר הן היפותטיות; אינן המלצה או ביצועים ממומשים.