Le persone spesso fraintendono cosa significhi essere "data-driven" nel loro approccio al processo decisionale. Semplicemente incorporare grafici dei prezzi, indicatori o altri punti dati nel proprio processo non garantisce l'eccellenza data-driven; crea solo l'illusione di rigore analitico. La vera sfida sta nel distinguere tra decisioni realmente informate dai dati e quelle che usano i dati solo come abbellimento per strategie mal concepite (ad esempio, battere i parametri abbastanza a lungo fino a quando non si correlano con la tua variabile di output). Il percorso verso un trading autenticamente data-driven richiede di abbracciare la semplicità, le basi logiche e un rigoroso auto-scetticismo. Questo inizia con lo sviluppo di un'idea plausibile che mira a sfruttare un vantaggio identificabile, quindi testando come questa relazione si comporta effettivamente in condizioni reali e misurando ciò che i dati rivelano sulla tua ipotesi. Il passo cruciale implica tentare di falsificare il tuo concetto nel modo più rigoroso possibile, stress-testando la sua robustezza da ogni angolazione concepibile, perché se non sottoponi le tue idee a questo livello di scrutinio, il mercato inevitabilmente lo farà per te.