Je fér začít tím, co si mnozí z nás skutečně myslí, když slyší o automatizaci investic: proč je to tak často prezentováno jako série složitých algoritmů a “zaručených” strategií, které jsou v praxi téměř nepoužitelné? Přiznávám, že mě osobně vždy iritovalo, jak snadno dokážou drobné detaily – třeba špatně definované výjimky v algoritmu řízení rizik – totálně znehodnotit jinak slibné řešení. Jsme přesvědčeni, že právě tady se láme chleba: nestačí rozumět abstraktním principům, jde o schopnost je skutečně aplikovat v prostředí, které je proměnlivé a nikdy dokonale nepředvídatelné. A jak často se stává, že i zkušení investoři automatizaci odkládají jen proto, že jejich předchozí pokusy skončily ve slepé uličce plné nejasností? Mimochodem, málokdo otevřeně mluví o tom, jak těžké je v českých podmínkách vytvořit systém, který zvládne “nekonzistentní data” – a přitom právě to často rozhoduje o úspěchu. Naše cesta nevznikla z touhy být první; spíš jsme dlouho sledovali, kde se ostatní zbytečně zamotali do detailů. Náš rámec je postavený na konkrétních dovednostech: rozlišovat mezi tím, co je nutné automatizovat, a co má zůstat pod ruční kontrolou. Umět rozpoznat, kdy se vyplatí “naučit” systém improvizovat, a kdy je lepší vsadit na pevně daná pravidla. Není to o slibech rychlého zbohatnutí – jde o praktické překlenutí propasti mezi teorií a každodenní realitou investora, který už někdy narazil. Vlastně, pokud jste někdy museli vysvětlovat, proč vaše automatizované rozhodnutí selhalo kvůli neočekávanému výkyvu trhu, víte přesně, o čem mluvím. Tahle zkušenost – schopnost předvídat vlastní omezení a podle toho upravit systém – je podle nás klíčová. Tohle se v učebnicích nenajde, ale kdo jednou pochopí, co znamená “chytré selhání”, bude vždy o krok napřed.