@Gzup_@xDayKami Une fois que t'as ça, tu tests, proprement sans overfit en faisant un backtest rigoureux.
Mais ça demande des compétences, les LLM le feront jamais à ta place, commence par réellement apprendre la finance quant si cela t'intéresse et tu chercheras de l'alpha plus tard.
@Gzup_@xDayKami N'importe quelle stratégie + je garde le meilleur = tu sélectionnes du bruit + overfit , aucun intérêt, t'es metrics sont gonflés par le nombre d'essais.
Inverse le truc, pars d'une hypothèse. Quelle prime/inefficience tu récoltes ?Pourquoi elle existe, qui perd en face de toi?
@Gzup_@xDayKami Mais sur quoi tu te bases vraiment? T’as creusé des papiers, tu comprends les recherches? Il faut savoir d’où vient ton approche, tu dois être capable d’expliquer pourquoi ça devrait marcher, quelles primes essayes-tu d’exploiter Creuse pour de bon, ça prend du temps.
@Gzup_@xDayKami Le problème c'est pas le bot, c'est l'overfitting. Vous optimisez jusqu'à la jolie courbe et vous appelez ça une stratégie. Avec assez d'essais, on sort toujours un Sharpe correct.
Deflated Sharpe, purged CV, walk-forward : Lis López de Prado. Moins fun que les order blocks^^