Lumea ne întreabă ce înseamnă concret „o echipă AI care cercetează strategii", așa că iată o ipoteză urmărită de la un capăt la altul. Ideea de reținut: aceasta este o pâlnie care există ca să respingă. Majoritatea ideilor mor. Așa arată produsul când funcționează.
Ce ne întreabă oamenii de fapt despre asta
Cine vine cu ideile?
Un agent de cercetare care citește ce poate susține biblioteca de date — rate de funding, open interest, benzi de lichidări, suprafețe de opțiuni, sentimentul din știri, Fear & Greed — și scrie ipoteze cu o teză, un venue, un timeframe și un profil de risc. Este explicit conștient de comisioane: o idee al cărei avantaj plauzibil se situează sub costul dus-întors al venue-ului e malformată din start. Citește și cimitirul. Motivul eșecului fiecărei strategii abandonate este vectorizat și căutabil, așa că „momentum pe funding, pe bare orare, a treia încercare" e semnalat înainte să irosească un ciclu.
Cine scrie codul și de ce ar avea cineva încredere în el?
Un agent dezvoltator codează strategia pornind de la un template de bază fix — dimensionare relativă la capital, logică explicită de stop, nevoi de date declarate. Încrederea vine din traseul cu obstacole, nu din autor. Patru straturi: analiză statică (verificări AST pentru anti-pattern-urile pe care le-am catalogat); scenarii sintetice (șase forme de piață cu date suplimentare fabricate — o strategie care cumpără într-un scenariu de prăbușire pe care ar fi trebuit să-l evite moare aici); un backtest în sandbox pe date reale, care trebuie să producă cel puțin o tranzacție; și un agent QA care face code review pentru polaritatea semnalului, cazuri-limită și viabilitate față de comisioane. Stratul 2 prinde categoria cea mai jenantă: cod care rulează impecabil și face exact opusul ipotezei.
Ce taxează de fapt backtestul?
Comisioane maker/taker reale pe fiecare venue, acumulare de funding pe mark, impact de piață după legea rădăcinii pătrate, marjă și lichidare pentru portofoliile cu levier, calendare de sesiune pentru acțiuni. Capital marcat la piață, inclusiv PnL nerealizat, ca să nu se ascundă drawdown-urile între intrare și ieșire. Dacă sună a strictul necesar, nu este; fiecare element a fost adăugat pentru că absența lui a produs o promovare greșită, foarte concretă.
Optimizarea nu face oricum overfitting?
Încearcă. Pipeline-ul pornește de la premisa asta: parametrii trec întâi printr-o analiză de sensibilitate (o strategie care merge doar la exact lookback=14 e o coincidență, nu o strategie), apoi prin optimizare walk-forward pe trei ferestre, cu urmărire in-sample/out-of-sample, apoi printr-un holdout final pe care strategia îl vede o singură dată. Un Sharpe out-of-sample sub jumătate din cel in-sample înseamnă respingere. Holdout-ul trebuie să păstreze cel puțin 70% din Sharpe-ul OOS obținut la walk-forward. Sunt praguri impuse în cod, nu la latitudinea analistului — analistul poate acorda o derogare de la un prag „soft" cu un motiv consemnat, dar nu poate trece peste verificările de overfitting.
Care e rata de promovare?
Mică, și așa trebuie să fie. Cel mai frecvent deces are loc la analiza finală: avantajul e real, dar sub 0.15% pe tranzacție după costuri. Al doilea ca frecvență e pragul abrupt de sensibilitate. Supraviețuitoarele ajung la un risk officer, apoi în paper trading, unde o verificare zilnică de paritate cu replay-ul le ține oneste față de datele live, pe termen nelimitat. Capitalul real stă în spatele unei porți separate, controlate de om.
