Welche Systeme sind eingerichtet, um Ideen in einem gesunden Out-of-Sample zu validieren? Haben wir Korrelations- und Kovarianzmatrizen über verschiedene Strategie-Sleeves und gibt es Sicherheitsvorkehrungen, die uns alarmieren, wenn dies gefährlich wird? Haben wir mehrere Datenquellen, und gibt es festgelegte Kontrollen und Ausgleiche, um diese Daten zu bereinigen, abzugleichen und zu validieren? Ist Zeit für die Ideenfindung und Leistungsfeedback eingeplant, unterstützt durch direkte Marktbeobachtungen? Ist der Leiter des Schreibtisches intellektuell ehrlich über die Renditen, die jeder Sleeve produziert? Gibt es Kontrollen und Ausgleiche, um sicherzustellen, dass umsetzbare Prozesse im Falle von Unterperformance existieren? Gibt es eine tägliche Datei, die vorsichtige Marktausgaben kennzeichnet, wenn Abnormalitäten erkannt werden, auch wenn diese nicht sofort zu Unterperformance führen? Welche Mechanismen sind vorhanden, um Handelsüberfüllung zu verfolgen, und können wir den Markteinfluss und die Alpha-Abwertung modellieren, während die Strategie skaliert? Und das ist nur die Spitze des Eisbergs. Infrastruktur und organisatorisches Design erfordern viel Zeit im Voraus, aber sie zahlen sich langfristig aus.

Oh, fang gar nicht erst mit Checkpoints und Unit-Tests an. A.I kann alle Junior-Level-Codierungen übernehmen. Es sollte keinen Grund geben, nachlässig mit deinem Code umzugehen. Du kannst buchstäblich 🤖 Unit-Tests innerhalb der Skripte als eine weitere Sicherheitsüberprüfung schreiben lassen. Ich bin der nervige PM, der über alles skeptisch ist, und ich flehe überall nach Unit-Tests lol