Quais sistemas são configurados para validar ideias em um formato saudável fora da amostra? Temos matrizes de correlação e covariância entre diferentes mangas de estratégia e existem proteções que nos alertam quando isso está se tornando perigoso? Temos múltiplas fontes de dados e existem mecanismos designados de freios e contrapesos para limpar, reconciliar e validar esses dados? Existe um tempo designado para geração de ideias e feedback de desempenho, apoiado por observação direta do mercado? O líder da mesa é intelectualmente honesto sobre os retornos que cada sleeve está produzindo? Existem mecanismos de controle e equilíbrio para garantir que processos acionáveis existam em caso de baixo desempenho? Existe algum arquivo diário que sinalize os resultados cautelares do mercado quando anomalias são detectadas, mesmo que não levem imediatamente a um desempenho abaixo do esperado? Quais mecanismos existem para acompanhar a lotação de mercados, e podemos modelar o impacto do mercado e a degradação do alfa à medida que a estratégia cresce? E isso é só a ponta do iceberg. Infraestrutura e design organizacional levam muito tempo no início, mas trazem benefícios a longo prazo.

Ah, nem me faça começar a falar de checkpoints e testes unitários. A IA pode lidar com toda a programação de nível júnior. Não deve haver motivo para ser descuidado com seu código. Você pode literalmente fazer 🤖 testes unitários escritos dentro dos scripts como mais uma verificação de segurança. Eu sou o PM chato que é cético sobre tudo e imploro por testes unitários em todo lugar kkk