İnsanlar "stratejileri bir AI ekibi araştırıyor" ifadesinin somut olarak ne anlama geldiğini soruyor; işte baştan sona yürütülmüş bir hipotez. Akılda tutulması gereken en önemli şey şu: bu, reddetmek için var olan bir huni. Fikirlerin çoğu ölüyor. Ürünün çalışması tam olarak bu demek.
İnsanların bu konuda gerçekten sorduğu sorular
Fikirleri kim buluyor?
Veri kütüphanesinin neyi destekleyebildiğini okuyan bir araştırma ajanı — funding oranları, açık pozisyon, likidasyon akışları, opsiyon yüzeyleri, haber duyarlılığı, Fear & Greed — ve bir tez, bir borsa, bir zaman dilimi ve bir risk profiliyle hipotezler yazıyor. Açıkça ücret bilinçli çalışıyor: makul avantajı borsanın gidiş-dönüş maliyetinin altında kalan bir fikir, daha gelirken kusurlu sayılıyor. Mezarlığı da okuyor. Terk edilen her stratejinin başarısızlık nedeni gömülü (embedding) ve aranabilir durumda; böylece "saatlik barlarda funding momentumu, üçüncü deneme" bir döngüyü boşa harcamadan önce işaretleniyor.
Kodu kim yazıyor ve buna neden güvenilsin?
Bir geliştirici ajanı, stratejiyi sabit bir temel şablona karşı kodluyor — sermayeye göreli pozisyon boyutlandırma, açık stop mantığı, beyan edilmiş veri ihtiyaçları. Güven, yazardan değil, geçilmesi gereken sınav zincirinden geliyor. Dört katman: statik analiz (kataloğunu çıkardığımız anti-desenler için AST kontrolleri); sentetik senaryolar (uydurulmuş yardımcı verilerle altı piyasa şekli — kaçınmak üzere tasarlandığı bir çöküş senaryosunda alım yapan strateji burada ölüyor); en az bir işlem üretmesi zorunlu, gerçek veriyle çalışan bir sandbox backtesti; ve sinyal polaritesi, uç durumlar ve ücret sürdürülebilirliği için kod incelemesi yapan bir QA ajanı. En utanç verici sınıfı 2. katman yakalıyor: kusursuz çalışıp hipotezin tam tersini yapan kod.
Backtest gerçekte hangi maliyetleri yansıtıyor?
Borsa başına gerçek maker/taker ücretleri, mark fiyatı üzerinden funding tahakkuku, karekök piyasa etkisi, kaldıraçlı defterler için marjin ve likidasyon, hisse senetleri için seans takvimleri. Gerçekleşmemiş PnL dahil piyasaya göre değerlenen (mark-to-market) özkaynak; böylece düşüşler giriş ile çıkış arasında gizlenmiyor. Bunlar size asgari standart gibi geliyorsa, değil; her bir kalem, yokluğu somut bir yanlış terfiye yol açtığı için eklendi.
Optimizasyon sadece aşırı uyum (overfit) üretmez mi?
Üretmeye çalışıyor. Pipeline da bunu varsayıyor: parametreler önce bir duyarlılık taramasından geçiyor (yalnızca tam olarak lookback=14 değerinde çalışan bir strateji, strateji değil tesadüftür), ardından in-sample/out-of-sample takibiyle üç pencere üzerinde walk-forward optimizasyonu, sonra da stratejinin tam olarak bir kez gördüğü nihai bir holdout. In-sample değerin yarısının altında kalan out-of-sample Sharpe, ret demek. Holdout, walk-forward out-of-sample Sharpe değerinin en az 70%'ini korumak zorunda. Bunlar analist takdirine bırakılmış değil, kodla dayatılan kapılar — analist, gerekçesini kayda geçirerek yumuşak bir alt sınırı esnetebilir, ama overfit kontrollerini esnetemez.
Geçme oranı ne?
Düşük, ve öyle de olmalı. En sık ölüm analist incelemesinde yaşanıyor: avantaj gerçek, ama maliyetler düşüldükten sonra işlem başına 0.15%'in altında. İkinci en yaygın neden ise duyarlılık uçurumu. Hayatta kalanlar bir risk sorumlusuna, ardından kağıt işleme gidiyor; orada günlük bir replay-parite kontrolü onları canlı veriye karşı süresiz olarak dürüst tutuyor. Canlı sermaye ise ayrı, insan kontrolündeki bir kapının arkasında duruyor.
