אנשים שואלים מה זה אומר בפועל ש"צוות AI חוקר אסטרטגיות", אז הנה היפותזה אחת שמלווים אותה מקצה לקצה. הדבר החשוב שכדאי לזכור: זהו משפך שקיים כדי לדחות. רוב הרעיונות מתים. זה סימן שהמוצר עובד.
השאלות שאנשים באמת שואלים על זה
מי מעלה את הרעיונות?
סוכן מחקר שקורא מה ספריית הנתונים מסוגלת לתמוך בו — שיעורי מימון (funding), אופן אינטרסט, נתוני חיסולים, משטחי אופציות, סנטימנט חדשות ומדד Fear & Greed — וכותב היפותזות עם תזה, זירת מסחר, טווח זמן ופרופיל סיכון. הוא מודע לעמלות באופן מפורש: רעיון שהיתרון הסביר שלו נמוך מעלות ההלוך-ושוב בזירה נחשב פגום כבר עם הגעתו. הוא גם קורא את בית הקברות. סיבת הכישלון של כל אסטרטגיה שננטשה מוטמעת כווקטור וניתנת לחיפוש, כך ש"מומנטום פאנדינג על נרות שעתיים, ניסיון שלישי" מסומן עוד לפני שהוא מבזבז סבב.
מי כותב את הקוד, ולמה שמישהו יסמוך עליו?
סוכן מפתח כותב את האסטרטגיה מול תבנית בסיס קבועה — גודל פוזיציה יחסי להון, לוגיקת סטופ מפורשת, הצהרה על צורכי הנתונים. האמון מגיע ממסלול המכשולים, לא מהמחבר. ארבע שכבות: ניתוח סטטי (בדיקות AST לאנטי-דפוסים שקיטלגנו); תרחישים סינתטיים (שישה מבני שוק עם נתונים משלימים מפוברקים — אסטרטגיה שקונה לתוך תרחיש קריסה שממנו הייתה אמורה להימנע מתה כאן); בקטסט בארגז חול על נתונים אמיתיים שחייב לייצר לפחות עסקה אחת; וסוכן QA שעושה code review על קוטביות הסיגנל, מקרי קצה וכדאיות מול עמלות. שכבה 2 תופסת את הקטגוריה המביכה מכולן: קוד שרץ בצורה מושלמת ועושה בדיוק ההפך מההיפותזה.
אילו עלויות הבקטסט גובה בפועל?
עמלות maker/taker אמיתיות לכל זירה, צבירת מימון על מחיר המארק, השפעת שוק לפי חוק השורש הריבועי, מרג'ין וחיסול לתיקים ממונפים, לוחות מסחר למניות. עקומת הון לפי שערוך שוטף (mark-to-market) כולל רווח/הפסד לא ממומש, כך שדרודאונים לא מתחבאים בין כניסה ליציאה. אם זה נשמע כמו דרישת מינימום מובנת מאליה — זה לא; כל פריט כזה נוסף כי היעדרו הוביל לקידום שגוי ספציפי.
אופטימיזציה לא פשוט עושה overfitting?
היא מנסה. הפייפליין מניח שכך: הפרמטרים עוברים קודם סריקת רגישות (אסטרטגיה שעובדת רק בדיוק ב-lookback=14 היא צירוף מקרים, לא אסטרטגיה), אחר כך אופטימיזציית walk-forward על פני שלושה חלונות עם מעקב IS/OOS, ולבסוף holdout סופי שהאסטרטגיה רואה בדיוק פעם אחת. Sharpe מחוץ למדגם (OOS) שנמוך מחצי מהערך בתוך המדגם (IS) — דחייה. ה-holdout חייב לשמר לפחות 70% מה-Sharpe מחוץ למדגם של שלב ה-walk-forward. אלה שערים שנאכפים בקוד, לא שיקול דעת של אנליסט — האנליסט רשאי לוותר על רצפה רכה עם נימוק מתועד, אבל לא על בדיקות ה-overfitting.
מה אחוז המעבר?
נמוך, וכך צריך להיות. מקרה המוות הנפוץ ביותר הוא בסקירת האנליסט: היתרון אמיתי, אבל מתחת ל-0.15% לעסקה אחרי עלויות. השני בשכיחותו הוא מצוק הרגישות. השורדים עוברים לקצין סיכונים ומשם למסחר על הנייר, שם בדיקת שוויון-ריפליי (replay parity) יומית שומרת עליהם ישרים מול נתונים חיים ללא הגבלת זמן. הון אמיתי יושב מאחורי שער נפרד, בשליטה אנושית.
