Lidé se ptají, co konkrétně znamená, že „strategie zkoumá tým AI“. Tak tady je jedna hypotéza provedená od začátku do konce. Podstatné je držet se jedné myšlenky: tenhle trychtýř existuje proto, aby zamítal. Většina nápadů zemře. To znamená, že produkt funguje.
Na co se lidé ve skutečnosti ptají
Kdo přichází s nápady?
Výzkumný agent, který čte, co datová knihovna umí podepřít — funding rates, otevřený zájem, likvidační pásky, opční plochy, sentiment zpráv, Fear & Greed — a píše hypotézy s tezí, burzou, časovým rámcem a rizikovým profilem. Explicitně počítá s poplatky: nápad, jehož pravděpodobná výhoda je pod náklady na round-trip na dané burze, je vadný už při narození. Čte také hřbitov. Důvod selhání každé opuštěné strategie je zaembeddovaný a prohledatelný, takže „funding momentum na hodinových svíčkách, třetí pokus“ dostane varovný příznak dřív, než spotřebuje jeden cyklus.
Kdo píše kód a proč by mu měl někdo věřit?
Vývojářský agent kóduje strategii proti pevné základní šabloně — sizing relativní ke kapitálu, explicitní stop logika, deklarované datové potřeby. Důvěra pramení z běhu překážkovou dráhou, ne z autorství. Čtyři vrstvy: statická analýza (AST kontroly na antivzory, které máme zkatalogizované); syntetické scénáře (šest tvarů trhu s vyrobenými doplňkovými daty — strategie, která nakupuje do krachového scénáře, jemuž se měla vyhnout, umírá zde); sandboxový backtest na reálných datech, který musí vyprodukovat alespoň jeden obchod; a QA agent dělající code review na polaritu signálu, hraniční případy a životaschopnost při daných poplatcích. Vrstva 2 chytá nejtrapnější kategorii: kód, který běží bezchybně a dělá přesný opak hypotézy.
Co vlastně backtest účtuje?
Reálné maker/taker sazby dle burzy, nabíhající funding na mark ceně, tržní dopad podle odmocninového zákona, marži a likvidaci pro páková portfolia, kalendáře seancí pro akcie. Kapitál se přeceňuje mark-to-market včetně nerealizovaného PnL, takže se propady neschovají mezi vstupem a výstupem. Jestli to zní jako samozřejmost, není; každá z těch položek se přidala proto, že její absence vyprodukovala konkrétní chybnou promoci.
Není optimalizace jen přeučení?
Snaží se o to. Pipeline s tím počítá: parametry nejdřív projdou sweepem citlivosti (strategie, která funguje jen přesně při lookback=14, je náhoda, ne strategie), pak walk-forward optimalizace přes tři okna se sledováním in-sample/out-of-sample a nakonec finální holdout, který strategie uvidí právě jednou. Out-of-sample Sharpe pod polovinou in-sample hodnoty znamená zamítnutí. Holdout si musí udržet aspoň 70 % walk-forward out-of-sample Sharpe. Tohle jsou brány vynucené kódem, ne uvážení analytika — analytik může s odůvodněním v logu prominout měkkou hranici, ale kontroly přeučení prominout nemůže.
Jaká je průchodnost?
Nízká, a tak to má být. Nejčastější smrt přichází při analytické revizi: výhoda je reálná, ale po nákladech pod 0,15 % na obchod. Druhá nejčastější je útes v citlivosti. Ti, kdo přežijí, jdou k risk officerovi a pak do paper tradingu, kde je denní kontrola shody s replayem drží donekonečna poctivé vůči živým datům. Živý kapitál sedí za oddělenou branou ovládanou člověkem.
