有哪些系统被建立来在健康的样本外交叉验证想法？ 我们是否拥有不同策略层之间的相关性和协方差矩阵，并且是否有警示机制在这种情况变得危险时提醒我们？ 我们是否有多个数据源，并且是否有指定的检查和平衡机制来清理、对账和验证这些数据？ 是否分配了专门的时间用于想法生成和绩效反馈，并且有直接的市场观察作为支持？ 桌面的负责人是否对每个策略层产生的回报保持知识上的诚实？是否有检查和平衡机制以确保在表现不佳时存在可行的流程？ 是否有每日文件在检测到异常时标记警示市场输出，即使这些异常并不立即导致表现不佳？ 有哪些机制用于跟踪交易拥挤情况，我们能否在策略扩展时对市场影响和阿尔法衰减进行建模？ 这只是冰山一角。基础设施和组织设计在前期需要大量时间，但从长远来看，它们会带来丰厚的回报。

哦，别让我开始谈论检查点和单元测试了。 人工智能可以处理所有初级编码。你的代码不应该有任何马虎。你可以让🤖在脚本中编写单元测试，作为另一个安全检查。 我是那个对一切都持怀疑态度的烦人项目经理，我到处都在乞求单元测试，哈哈。