Каждый квант знает ритуал: собрать исторические цены, создать признаки и провести бэктест. Однако, когда те же бэктесты применяются к акциям с низкой ликвидностью или развивающимся рынкам, результаты рушатся. Появляются недостающие точки данных, неликвидность, изменения в регулировании и откровенные искажения. Бэктест выглядит элегантно на бумаге, но мгновенно проваливается в реальном применении. Проблема не только в стратегии — проблема в самом наборе данных. Такие рынки, как Индия, Юго-Восточная Азия или даже небольшие сегменты развитых экономик, просто не предоставляют чистые, высокочастотные наборы данных, которые предполагают модели, построенные на акциях США. Эта хрупкость подталкивает разработчиков к новому подходу: генерации синтетических данных. Создавая сконструированные наборы данных, имитирующие волатильность, дефицит ликвидности и смену режимов, кванты могут репетировать реальность в контролируемых условиях.