Hindi ang systematic trading tungkol sa paghuhula sa susunod na candle. Ito ay tungkol sa pagtukoy ng mga patakaran, pagsubok nito nang tapat, at pagkatapos ay pag-deploy ng kapital. Ang hirap ay kadalasan ay hindi ang ideya. Ito ay ang pagpapatotoo: • In-sample vs out-of-sample splits • Mga gastos sa transaksyon, slippage at funding rate na talagang tumutugma sa mga kondisyon sa live • Alisin ang survivorship at look-ahead bias • Pagganap sa iba’t ibang uri ng merkado, hindi lang sa isang uri na tila mabuti sa backtest Ang AI ay maaaring magbuo ng mga hipotesis nang mas mabilis kaysa kailanman, ngunit hindi ito magkakaroon ng magic na pag-aayos sa isang di-mahusay na gawaing pagsubok. Ang advantage ay patuloy na nagmumula sa proseso. Ang mga programa na nagbibigay-pugay sa maaaring muling ipakita ang trabaho, ipinahayag na mga aksiyoma, at kahit ang negatibong resulta kaysa sa magandang equity curve ay kapaki-pakinabang. Ang iba ay simpleng nilalaman. Kung ikaw ay nag-apply o nagsisimula nang bumuo sa larangan na ito, ano ang pinakakaraniwang uri ng pagkabigo sa backtesting na patuloy mong nakikita?