signal-watch

Uitgaven aan AI-infrastructuur lopen via een lange keten van leveranciers: foundries, geheugenfabrikanten, optische netwerken, energieapparatuur en de netbeheerders die nieuwe datacenters aansluiten. Elke schakel publiceert data volgens een eigen schema en in een eigen formaat, en een deel daarvan wordt nooit bewaard: spotprijzen voor geheugen tonen bijvoorbeeld alleen de laatste handelssessie.

signal-watch verzamelt die data zodra ze verschijnen en legt er elke week een uitgeschreven these over de uitbouw naast. Het doel is niet om prijzen te voorspellen, maar om met vermelding van de datum vast te stellen wanneer het bewijs de these begint tegen te spreken.

Twintig collectors in de AI-onderzoekslijn, elk met een eigen schema:

• SEC-filings: 8-K- en 6-K-feeds voor 13 bedrijven, Form 4 en 13D/G, 13F-posities van 10 fondsen terug tot 2015, en XBRL-gegevens over kapitaaluitgaven en brutomarge voor 12 bedrijven
• Geheugen: spotprijzen voor DDR5, dagelijks verzameld omdat de bron geen historie bewaart
• Aziatische toeleveringsketen: maandomzet van 11 Taiwanese bedrijven sinds 2015 en Koreaanse chipexport sinds 2016
• Energie: wekelijks de wachtrijen voor netaansluitingen van zes Amerikaanse netbeheerders (ERCOT, MISO, CAISO, SPP, NYISO, ISO-NE), met de historische gegevens van Berkeley Lab vanaf 2014
• Markten: dagkoersen van 73 tickers sinds 2014, de Amerikaanse producentenprijsindex voor halfgeleiders en datacentergegevens van Epoch AI
• Taal: tellingen van trefwoorden uit 254 earnings calls van 9 bedrijven (alleen tellingen, geen transcripten opgeslagen) en 12 nieuwsfeeds

Elk van de 20 signalen is een SQL-query met een richting, een waarschuwingsniveau, een breukniveau en een maximale ouderdom van de data. De maandomzet van TSMC ten opzichte van een jaar eerder geeft bijvoorbeeld een waarschuwing bij +10% of minder en breekt bij nul. Data die ouder zijn dan hun limiet, scoren als verouderd: geen bewijs in welke richting dan ook.

Signalen leiden nooit tot transacties. Wanneer een signaal waarschuwt, moet de wekelijkse beoordeling vaststellen of het reëel is of loos alarm, en een prognose voor 13 weken vastleggen. Prognoses worden in git gecommit voordat de uitkomst bekend is en achteraf gescoord ten opzichte van toeval. Ook de regels voor het wijzigen van de these zijn vastgelegd: een lopende lijn wordt nooit aangepast, en drempelwaarden verschuiven alleen in een kwartaalvenster, op basis van later verkregen bewijs.

De beoordeling draait als tijdelijke systeemgebruiker, waarbij Claude alleen bestanden kan lezen, zoeken en schrijven. Er is geen shell en geen git. De beoordelaar ziet alleen-lezen kopieën van de these, de snapshots en eerdere rapporten; de database en alle geheimen blijven buiten beeld, en de enige plek waar hij kan schrijven is zijn eigen outbox.

• Netwerk: privé-, loopback- en cloudmetadata-adressen geblokkeerd; het openbare web open voor het lezen van bronnen
• Inloggegevens: het API-token komt uit een versleutelde systemd-credential; er is geen toegang tot e-mail, cloud of GitHub
• Limieten: 2 GB geheugen en één uur per run
• Neveneffecten: een afzonderlijke stap zonder AI commit het rapport, legt de prognoses vast en verstuurt de e-mail

De backtest speelt de these week voor week opnieuw af vanaf januari 2023, circa 200 weken, plus een holdout-periode 2016-2022 waarop de drempelwaarden niet zijn ontworpen. Elk datatype heeft een point-in-time-regel: fondsposities tellen vanaf hun indieningsdatum, producentenprijzen vanaf de maand daarna, financiële overzichten vanaf hun eerste indiening. Een test voegt toekomstige data toe en controleert dat geen enkele eerdere week verandert.

Transacties worden uitgevoerd tegen de slotkoers van de week erna, met 0,1% kosten. Elke regel wordt vergeleken met SMH, een indexfonds voor halfgeleiders, en met een vaste controleportefeuille. De regel die een positie verkocht wanneer het signaal brak, deed het in beide perioden slechter dan simpelweg aanhouden; daarom informeren signalen het oordeel in plaats van transacties aan te sturen. De beperkingen van de methode staan naast de cijfers: één marktcyclus, lagen gekozen met kennis achteraf, overlappende vensters en geen risicocorrectie.

Het systeem draait op een kleine AWS-server onder systemd, met negen timers en nachtelijke back-ups naar Amazon S3. Circa 11.000 regels Python met 156 geautomatiseerde tests. De kern weet niets van chips: een tweede onderzoekslijn, over cybersecurity, is als configuratie toegevoegd, met vijf eigen collectors.