Quais sistemas estão configurados para validar ideias de forma saudável fora da amostra? Temos matrizes de correlação e covariância entre diferentes estratégias e existem barreiras que nos alertam quando isso se torna perigoso? Temos múltiplas fontes de dados e existem verificações e equilíbrios designados para limpar, reconciliar e validar esses dados? Há tempo designado para a geração de ideias e feedback de desempenho, respaldado por observação direta do mercado? O líder da mesa é intelectualmente honesto sobre os retornos que cada estratégia está produzindo? Existem verificações e equilíbrios em vigor para garantir que processos acionáveis existam em caso de subdesempenho? Há um arquivo diário que sinaliza saídas de mercado cautelosas quando anomalias são detectadas, mesmo que não levem imediatamente a subdesempenho? Quais mecanismos estão em vigor para rastrear a superlotação de negociações, e podemos modelar o impacto no mercado e a degradação do alfa à medida que a estratégia escala? E isso é apenas a ponta do iceberg. A infraestrutura e o design organizacional levam muito tempo no início, mas trazem dividendos a longo prazo.

Oh, não me faça começar a falar sobre pontos de verificação e testes de unidade. A I pode lidar com toda a programação de nível júnior. Não deve haver razão para ser descuidado com o seu código. Você pode literalmente fazer com que 🤖 escreva testes de unidade dentro dos scripts como mais uma verificação de segurança. Sou o PM chato que é cético sobre tudo e imploro por testes de unidade em todo o lado lol