Việc vận hành một sách tự động cực kỳ khó khăn. Độ bền cần thiết cho việc backtest và tự động hóa đã là một công việc toàn thời gian. Một tháng lặp lại với các vòng lặp AI cộng thêm đầu vào của riêng tôi đã tạo ra hai lợi thế nhỏ nhưng thực sự kéo dài nhiều năm, và riêng lẻ, chúng không có nhiều giá trị. AI sẽ đưa cho bạn những chiến lược trông thật điên rồ nếu bạn đánh giá qua backtest, và chúng gần như chắc chắn là bị overfit. Nếu một tháng lặp lại với AI mang lại cho bạn một danh mục tự động với Sharpe ratio 2, thì đó là lời nói dối. Chia dữ liệu của bạn thành hai nhóm: năm năm để AI nghiên cứu, và tám tháng được giữ kín. Bạn sẽ thấy cùng một mô hình hầu hết thời gian: những con số đẹp đẽ trong năm năm có thể truy cập, nhưng bị vô hiệu hóa trong tám tháng bị khóa. Việc tìm ra những lợi thế thực sự xứng đáng để tự động hóa khó hơn tôi tưởng rất nhiều, và đòi hỏi rất nhiều đầu vào con người cùng kinh nghiệm trader để định hướng AI của tôi, giúp nó không chỉ khai thác những con số trông đẹp mà không có logic. Thí nghiệm này dạy tôi năm điều: 1) Vẫn còn lợi thế trong sự phán đoán của con người. 2) Những lợi thế đơn giản mòn đi rất nhanh. 3) Kết hợp các góc nhìn mang tính phán đoán với thống kê, sau đó loại bỏ (những điều KHÔNG nên làm), có thể là điểm mạnh lớn nhất của tôi trong tương lai. 4) Bất cứ điều gì dễ khai thác, như các mô hình nến và khối lượng đơn giản, đều đã cạn kiệt nếu giao dịch riêng lẻ. 5) Càng khó biến một điều gì đó thành giả thuyết có thể kiểm nghiệm, thì nó càng có thể chứa đựng nhiều lợi thế hơn. Việc bạn tự đọc tin tức, đánh giá tác động mà một tiêu đề nên có so với tác động thực tế, và những hệ quả của nó trong các tình huống khác nhau, là một ví dụ về kinh nghiệm mang tính phán đoán. Hoặc cách bạn nhận định ai đang giao dịch thị trường hiện tại, ai đang giữ hàng, đối tác nào đang tích cực, và những điều chưa được nói ra nào khiến bạn cảm thấy khó chịu hoặc bị thổi phồng trong khoảnh khắc hiện tại. Tôi tin rằng có alpha ngay cả trong những thống kê đơn giản, và đó là lý do tôi không thể công bố hết tất cả. Tuy nhiên, phương pháp thì miễn phí: hãy coi một thống kê như tính theo mùa tháng Tám là một yếu tố hội tụ, chứ không phải một tín hiệu. Riêng lẻ, nó chỉ là thông tin vặt. Khi xếp chồng lên các thiết lập của bạn, nó mới trở thành lợi thế. Nói đơn giản: càng kết hợp nhiều điểm dữ liệu từ kinh nghiệm cá nhân, quy trình loại bỏ và thống kê, bạn càng thường xuyên tìm thấy những giao dịch sinh lời hiếm hoi — loại giao dịch mà máy móc khó có thể đánh cắp được. Để kết thúc với một thông điệp hào phóng, đây là một chút hiểu biết về tính theo mùa tháng Tám: