Perdagangan sistematis bukan tentang memprediksi lilin berikutnya. Ini tentang menentukan aturan, menguji them secara jujur, dan baru kemudian mengalokasikan modal. Bagian tersulitnya jarang terletak pada ide. Melainkan pada validasi: • Pembagian in-sample vs out-of-sample • Biaya transaksi, slippage, dan tingkat pendanaan yang benar-benar sesuai dengan kondisi nyata • Bias survivorship dan look-ahead dihilangkan • Kinerja di berbagai rezim pasar, bukan hanya yang tampak bagus dalam backtest AI dapat menghasilkan hipotesis lebih cepat dari sebelumnya, tetapi tidak secara ajaib memperbaiki pengujian yang dibangun dengan buruk. Keunggulan tetap berasal dari proses. Program yang memberi penghargaan pada pekerjaan yang dapat direproduksi, asumsi yang terbuka, dan bahkan hasil negatif daripada kurva ekuitas yang menarik sangat berguna. Sisanya hanyalah konten. Jika Anda sedang mendaftar atau sudah membangun di bidang ini, apa satu mode kegagalan backtesting paling umum yang masih Anda lihat?