¿Qué sistemas están configurados para validar ideas de manera saludable fuera de la muestra? ¿Tenemos matrices de correlación y covarianza entre diferentes estrategias y hay salvaguardias que nos alerten cuando esto se vuelve peligroso? ¿Contamos con múltiples fuentes de datos y hay controles y equilibrios designados para limpiar, reconciliar y validar esos datos? ¿Se ha asignado tiempo específico para la generación de ideas y la retroalimentación sobre el rendimiento, respaldado por la observación directa del mercado? ¿Es el líder del equipo intelectualmente honesto sobre los rendimientos que cada estrategia está produciendo? ¿Existen controles y equilibrios para asegurar que existan procesos accionables en caso de bajo rendimiento? ¿Hay un archivo diario que señale salidas de mercado cautelosas cuando se detectan anomalías, incluso si no conducen inmediatamente a un bajo rendimiento? ¿Qué mecanismos están en su lugar para rastrear la saturación de operaciones, y podemos modelar el impacto en el mercado y la degradación del alfa a medida que la estrategia escala? Y esto es solo la punta del iceberg. La infraestructura y el diseño organizacional requieren mucho tiempo al principio, pero rinden dividendos a largo plazo.

Oh, ni siquiera me hagas empezar con los puntos de control y las pruebas unitarias. La A.I puede manejar toda la codificación a nivel junior. No debería haber razón para ser descuidado con tu código. Literalmente puedes hacer que 🤖 escriba pruebas unitarias dentro de los scripts como otro chequeo de seguridad. Soy el PM molesto que es escéptico sobre todo y ruego por pruebas unitarias en todas partes lol