Es totalmente obvio para cualquier profesional, pero vale la pena repetirlo para los académicos que hacen afirmaciones en finanzas. 1. La única actuación fuera de la muestra que importa es en vivo. Ninguna persona seria cree que *nunca* has reutilizado la muestra de exclusión. Y recuerde la crítica de Gelman: como un conjunto de autores (llámelo El Meta-Autor), intrínsecamente reutiliza la muestra de exclusión. Un buen rendimiento sobre el papel es inevitable. 2. Cuando se utilizan rendimientos mensuales para series profundas de CRSP, el diferencial entre oferta y demanda es importante. Tenga cuidado con la forma en que estima los rendimientos. Los precios de cierre y los precios medios son la forma incorrecta de hacerlo. 3. Para series profundas: los costos de préstamo pueden marcar la diferencia. Incluso para series poco profundas. 4. Las "comprobaciones de robustez" en ilíquidos, microcaps, etc. son una especie de broma. Ya reducen el rendimiento de las pruebas retrospectivas, pero un modelo de impacto siempre es peor de lo que piensas. 5. Re: impactos en el mercado: hay que simular a un tamaño económicamente significativo. ¿O está anunciando el rendimiento de su PA de $ 100k? 6. Y la rotación no es igual. Una rotación anualizada de 12 veces en rebals mensuales no es lo mismo que la misma rotación en una estrategia de rebal diario. 7. Y agregue costos de financiamiento. El pasado no vive en un diferencial de 50 puntos básicos. 8. *Debe* informar el rendimiento promedio del GMV y el %vol, así como la facturación y alguna estimación de impacto. Si tienes un SR de 3 en un ret/GMV del 2%, no tienes un SR 3. Hay muchos otros pequeños problemas que no vienen a la mente, como las exclusiones de la lista, los dividendos imponibles (el % de las empresas que emiten dividendos no son estacionarias) y los problemas fiscales en general. Pero este es un punto de partida (y estoy esperando para embarcar en un vuelo). Basta con convertir una estrategia SR=3 en una SR=-1. Los humanos nacimos para sufrir, no para obtener la titularidad.