システマティックな取引とは、次のローソク足を予測することではありません。ルールを定義し、正直にテストし、その上で資本を投入することです。 難しいのは、アイデア自体ではなく、検証です： ・インサンプルとアウトサンプルの分割 ・実際のライブ環境と一致する取引コスト、スリッページ、資金調達率 ・サバイバーシップバイアスとルックアヘッドバイアスの除去 ・バックテストでうまく見える市場状況だけでなく、異なる市場レジーム全体でのパフォーマンス AIはこれまで以上に迅速に仮説を生成できますが、不十分なテストを魔法のように修正することはできません。 優位性は依然としてプロセスから生まれます。 再現可能な作業、明示された前提、そして否定的な結果を美しい資本曲線よりも評価するプログラムは役立ちます。それ以外は単なるコンテンツにすぎません。 この分野で応募している、またはすでに構築している場合、あなたが今でも最もよく見かけるバックテストの失敗パターンは何か？