Sokan kérdezik, mit is jelent konkrétan, hogy "egy AI-csapat stratégiákat kutat", ezért itt egy hipotézis útja az elejétől a végéig. Amit érdemes végig fejben tartani: ez a tölcsér azért létezik, hogy elutasítson. Az ötletek többsége elvérzik. Ez nem hiba, hanem maga a termék.
Milyen kérdések merülnek fel valójában ezzel kapcsolatban
Ki találja ki az ötleteket?
Egy kutatóügynök, amely felméri, mit tud alátámasztani az adatkönyvtár — funding ráták, nyitott kötésállomány, likvidációs szalagok, opciós felületek, hírszentiment, Fear & Greed —, és hipotéziseket ír tézissel, helyszínnel, időtávval és kockázati profillal. Kifejezetten díjtudatos: az az ötlet, amelynek elképzelhető edge-e a helyszín oda-vissza költsége alatt marad, már születésekor hibás. A temetőt is olvassa: minden elvetett stratégia bukási oka beágyazva, kereshetően megvan, így a "funding momentum órás bárokon, harmadik nekifutás" még azelőtt megjelölésre kerül, hogy elpazarolna egy ciklust.
Ki írja a kódot, és miért bízna benne bárki?
Egy fejlesztőügynök kódolja le a stratégiát egy rögzített alapsablonra: tőkearányos pozícióméretezés, explicit stop-logika, deklarált adatigények. A bizalom nem a szerzőtől jön, hanem a próbatételtől. Négy réteg: statikus elemzés (AST-ellenőrzések az általunk katalogizált anti-pattern-ekre); szintetikus forgatókönyvek (hat piaci alakzat kitalált kiegészítő adatokkal — az a stratégia, amelyik pont abba a összeomlásba vásárol bele, amelyet el kellett volna kerülnie, itt hal meg); egy sandbox backteszt valós adaton, amelynek legalább egy kötést kell produkálnia; végül egy QA-ügynök kódfelülvizsgálata a jelpolaritás, a peremesetek és a díjak melletti életképesség szempontjából. A 2. réteg fogja meg a legkínosabb osztályt: a kódot, amely hibátlanul fut, és pontosan az ellenkezőjét csinálja a hipotézisnek.
Mit számol fel valójában a backteszt?
Valós maker/taker díjakat helyszínenként, funding elszámolást a mark áron, négyzetgyök-törvény szerinti piaci hatást, margint és likvidálást tőkeáttételes könyveknél, valamint kereskedési naptárakat részvényeknél. Az equity piaci értéken, a nem realizált PnL-lel együtt frissül, így a visszaesések nem tűnnek el a belépés és a kilépés között. Ha ez alapkövetelménynek hangzik: nem az. Minden egyes tétel azért került be, mert a hiánya egy konkrét téves előléptetést eredményezett.
Nem egyszerűen túlillesztést szül az optimalizálás?
Igyekszik. A pipeline eleve ebből indul ki: a paraméterek először érzékenységvizsgálaton mennek át (az a stratégia, amelyik csak pontosan lookback=14 mellett működik, véletlen egybeesés, nem stratégia), utána walk-forward optimalizálás következik három ablakon, in-sample/out-of-sample követéssel, végül egy záró holdout, amelyet a stratégia pontosan egyszer lát. Ha az out-of-sample Sharpe az in-sample érték felét sem éri el, az elutasítás. A holdoutnak meg kell őriznie a walk-forward out-of-sample Sharpe legalább 70%-át. Ezek kódba zárt kapuk, nem az analitikus belátása — egy puha küszöböt naplózott indoklással el lehet engedni, de a túlillesztési ellenőrzéseket nem.
Mekkora az átmenési arány?
Alacsony, és így is van rendjén. A leggyakoribb halálnem az analitikusi felülvizsgálat: az edge valós, de költségek után kötésenként 0,15% alatt marad. A második leggyakoribb az érzékenységi szakadék. A túlélők a kockázati tiszthez kerülnek, onnan papírkereskedésbe, ahol egy napi replay-paritás ellenőrzés tartja őket őszinte távolságban az élő adattól, korlátlan ideig. Az éles tőke egy külön, ember által vezérelt kapu mögött van.
