Cilvēki jautā, ko konkrēti nozīmē "AI komanda pēta stratēģijas", tāpēc lūk — viena hipotēze, izsekota no sākuma līdz beigām. Galvenais, ko paturēt prātā: šī ir piltuve, kas eksistē, lai noraidītu. Lielākā daļa ideju iet bojā. Tieši tā produkts strādā.
Kādus jautājumus par to cilvēki tiešām uzdod
Kas izdomā idejas?
Pētniecības aģents, kas izlasa, ko datu bibliotēka spēj nodrošināt — finansējuma likmes, atvērto interesi, likvidāciju plūsmas, opciju virsmas, ziņu noskaņojumu, Fear & Greed indeksu — un raksta hipotēzes ar tēzi, tirdzniecības vietu, laika nogriezni un riska profilu. Tas ir tieši komisiju apzinīgs: ideja, kuras iespējamā priekšrocība ir mazāka par vietas turp-atpakaļ izmaksām, jau piedzimst nederīga. Tas lasa arī kapsētu. Katras pamestās stratēģijas neveiksmes iemesls ir iegults un meklējams, tāpēc "finansējuma likmju momentum uz stundas bāriem, trešais mēģinājums" tiek atzīmēts, pirms tas iztērē veselu ciklu.
Kas raksta kodu un kāpēc tam būtu jāuzticas?
Izstrādātāja aģents kodē stratēģiju uz fiksētas bāzes veidnes — pret kapitālu relatīva pozīciju noteikšana, skaidra stop loss loģika, deklarētas datu vajadzības. Uzticēšanās nāk no pārbaužu sistēmas, nevis no autora. Četri slāņi: statiskā analīze (AST pārbaudes tiem antirakstiem, ko esam katalogizējuši); sintētiskie scenāriji (seši tirgus formāti ar fabricētiem papildu datiem — stratēģija, kas pērk kraha scenārijā, no kura tai bija jāizvairās, mirst šeit); smilškastes backtests uz reāliem datiem, kuram jāizpilda vismaz viens darījums; un QA aģents, kas veic koda pārskatu, meklējot signāla polaritāti, robežgadījumus un dzīvotspēju pēc komisijām. Otrais slānis noķer viskaunpilnāko šķiru: kodu, kas darbojas nevainojami un dara tieši pretējo hipotēzei.
Ko backtests patiesībā iekasē?
Reālas maker/taker likmes katrai vietai, finansējuma uzkrāšanu pret mark cenu, kvadrātsaknes tirgus ietekmi, marginu un likvidāciju kredītplecu portfeļiem, sesiju kalendārus akcijām. Kapitāls tiek vērtēts pēc tirgus cenas, ieskaitot nerealizēto PnL, tāpēc kritumi nepaslēpjas starp ieeju un izeju. Ja tas izklausās pēc pašsaprotama minimuma — tas tāds nav; katrs punkts tika pievienots tāpēc, ka tā trūkums radīja konkrētu nepareizu paaugstinājumu.
Vai optimizācija vienkārši nepārpielāgojas?
Tā mēģina. Konveijers to pieņem kā pašsaprotamu: parametri vispirms iziet jutīguma caurskati (stratēģija, kas strādā tikai tieši pie lookback=14, ir sakritība, nevis stratēģija), tad walk-forward optimizāciju trīs logos ar IS/OOS uzskaiti, un visbeidzot atlikto pārbaudes kopu, ko stratēģija redz tieši vienu reizi. OOS Sharpe zem puses no IS rādītāja nozīmē noraidījumu. Atliktajai kopai jāsaglabā vismaz 70% no walk-forward OOS Sharpe. Šie ir kodā iestrādāti vārti, nevis analītiķa ieskats — analītiķis var atcelt mīkstu slieksni ar reģistrētu pamatojumu, bet pārpielāgošanās pārbaudes atcelt nevar.
Cik liels ir caurlaides rādītājs?
Zems, un tam tādam jābūt. Biežākā nāve pienāk analītiķa vērtējumā: priekšrocība ir reāla, bet pēc izmaksām mazāka par 0.15% uz darījumu. Otrā biežākā ir jutīguma klints. Izdzīvojušie nonāk pie riska virsnieka, tad pie papīra tirdzniecības, kur ikdienas atkārtojuma paritātes pārbaude tos bezgalīgi tur godīgus pret reāliem datiem. Reāls kapitāls atrodas aiz atsevišķiem, cilvēka kontrolētiem vārtiem.
