O trading sistemático não se trata de prever a próxima vela. Trata-se de definir regras, testá-las honestamente e só então alocar capital. A parte difícil raramente é a ideia. É a validação: • Divisões in-sample vs out-of-sample • Custos de transação, derrapagem e taxas de financiamento que realmente correspondam às condições ao vivo • Viés de sobrevivência e viés de antecipação removidos • Desempenho em diferentes regimes de mercado, não apenas no que parece bom em um backtest IA pode gerar hipóteses mais rápido do que nunca, mas não corrige magicamente um teste mal construído. A vantagem ainda vem do processo. Programas que recompensam trabalho reprodutível, suposições divulgadas e até resultados negativos, em vez de curvas de patrimônio atraentes, são úteis. O resto é apenas conteúdo. Se você está se candidatando ou já está construindo nesse espaço, qual é o modo de falha mais comum em backtesting que você ainda vê?