Which risks must be considered when deploying ML trading strategies?

Đáp án đúng gồm ba ý: "Overfitting", "Market regime changes" và "Data leakage". Quá khớp (overfitting) xảy ra khi mô hình học cả nhiễu của dữ liệu lịch sử, nên backtest đẹp nhưng giao dịch thật thua lỗ. Thay đổi chế độ thị trường (market regime changes), như chuyển từ xu hướng tăng ổn định sang biến động mạnh, làm quan hệ mà mô hình đã học không còn đúng. Rò rỉ dữ liệu (data leakage) là khi thông tin tương lai lọt vào khâu huấn luyện, ví dụ chuẩn hoá trên toàn bộ dữ liệu hay dùng giá đóng cửa để quyết định lệnh trong cùng phiên, khiến hiệu năng kiểm thử bị thổi phồng. "Data compression" là kỹ thuật lưu trữ, truyền dữ liệu cho gọn, không phải rủi ro của chiến lược giao dịch. "Batch size splits" là cách chia lô khi huấn luyện, một siêu tham số ảnh hưởng tốc độ và độ ổn định hội tụ, không phải rủi ro cần cân nhắc khi triển khai chiến lược.