Эффективность бэктестинга

К сожалению, люди путают алгостратегии и HFT. Но в любом случае, на мой взгляд, Вы абсолютно правы — контекст рулит. Например, мне жалко сейчас тех, кто строит свои стратегии на привычной и казалось бы незыблимой в веках, описанной во всех учебниках, обратной корелляции доллара и сиплого :) Могу себе представить, как их роботы сейчас сливают депозиты )))

Эта новость — обычная журналистская ложь. В статье сравнивают разные методы, и в том числе говорят о том что  

volatility and maximum drawdown, as well as portfolio construction features, like hedging, show significant predictive value of relevance to quantitative finance practitioners.… Finally, we show that by training non-linear machine learning classifiers on a variety of features that describe backtest behavior, out-of-sample performance can be predicted at a much higher accuracy (R² = 0.17) on hold-out data compared to using linear, univariate features.

Вообще то "show significant predictive value" переводится как "показывают значительную предсказательную силу" а не «низкую эффективность бэктестинга» в целом.

Бэктест — это инструмент анализа и понимания рынка.

А разве существует хоть одна работающая стратегия с параметрами, которые получены каким-то иным путём, нежели бэктестинг? Не обязательно это должен быть заскриптованнный алгоритм и бэктестинг в wealth lab, например. Все стратегии так или иначе испытываются на истории.

Эксперты говорят, что альтернативой традиционному бэктесту может стать применение процедур машинного обучения, в ходе которых используется так называемая перекрестная проверка (кросс-валидация)

Кто понял о чем речь? :)