Нас часто питають, що конкретно означає «AI-команда досліджує стратегії», тож ось одна гіпотеза, проведена від початку до кінця. Головне, що варто тримати в голові: це лійка, яка існує, щоб відхиляти. Більшість ідей гине. Саме так продукт і працює.
Які питання нам ставлять насправді
Хто вигадує ідеї?
Дослідницький агент, який дивиться, що здатна підтримати бібліотека даних — ставки фандингу, відкритий інтерес, стрічки ліквідацій, поверхні опціонів, новинний сентимент, Fear & Greed — і пише гіпотези з тезою, майданчиком, таймфреймом і профілем ризику. Він явно враховує комісії: ідея, чия правдоподібна перевага менша за вартість round-trip на цьому майданчику, є бракованою вже на вході. Він також читає цвинтар. Причина провалу кожної покинутої стратегії має ембединг і доступна для пошуку, тож «моментум фандингу на годинних барах, спроба третя» позначається ще до того, як змарнує цикл.
Хто пише код і чому йому взагалі можна довіряти?
Агент-розробник кодує стратегію на фіксованому базовому шаблоні — розмір позиції відносно капіталу, явна логіка стопів, задекларовані потреби в даних. Довіра походить не від автора, а від смуги перешкод. Чотири рівні: статичний аналіз (перевірки AST на антипатерни, які ми каталогізували); синтетичні сценарії (шість форм ринку зі згенерованими допоміжними даними — стратегія, яка купує в сценарії обвалу, якого мала уникати, гине саме тут); пісочничний бектест на реальних даних, що має дати щонайменше одну угоду; і QA-агент, який робить рев'ю коду на полярність сигналу, граничні випадки та життєздатність з урахуванням комісій. Рівень 2 ловить найганебніший клас помилок: код, який працює бездоганно і робить протилежне до гіпотези.
Що саме бектест списує як витрати?
Реальні maker/taker по кожному майданчику, нарахування фандингу на mark, ринковий вплив за законом квадратного кореня, маржу та ліквідацію для книг із плечем, календарі сесій для акцій. Еквіті за принципом mark-to-market, включно з нереалізованим PnL, тож просадки не ховаються між входом і виходом. Якщо це звучить як обов'язковий мінімум — то ні; кожен пункт додався тому, що його відсутність призвела до конкретного помилкового просування.
Хіба оптимізація не просто перенавчається?
Намагається. Пайплайн виходить саме з цього припущення: спершу параметри проходять аналіз чутливості (стратегія, яка працює лише рівно при lookback=14, — це збіг, а не стратегія), далі walk-forward оптимізація на трьох вікнах з відстеженням IS/OOS, а потім фінальний holdout, який стратегія бачить рівно один раз. OOS Sharpe нижчий за половину IS — це відмова. Holdout має зберегти щонайменше 70% від walk-forward OOS Sharpe. Це гейти, зашиті в код, а не розсуд аналітика — аналітик може відхилити м'який поріг із записаною в лог причиною, але не може відхилити перевірки на перенавчання.
Який відсоток проходження?
Низький — і так має бути. Найтиповіша смерть настає на огляді аналітика: перевага реальна, але після витрат становить менш ніж 0.15% на угоду. Друга за поширеністю — обрив на кривій чутливості. Ті, хто вижив, ідуть до ризик-офіцера, а далі в paper-трейдинг, де щоденна перевірка parity на повторі тримає їх чесними щодо живих даних необмежено довго. Живий капітал стоїть за окремим гейтом, який контролює людина.
