backtesting-frameworks
Zuverlässige Trading-Backtests erstellen
Trading-Backtests verbergen oft Verzerrungen und übertreiben die Performance. Diese Skill bietet Muster und Prüfungen, um vertrauenswürdige Backtests zu entwerfen, die Look-Ahead-Bias, Survivorship-Bias und Transaktionskosten korrekt behandeln.
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Einschalten und loslegen
Teste es
Verwendung von "backtesting-frameworks". How do I avoid survivorship bias in equity backtests?
Erwartetes Ergebnis:
- Verwenden Sie Point-in-Time-Konsumentenlisten, die delistete Wertpapiere einbeziehen
- Erhalten Sie historische Datenanbieter, die delistete Symboldaten pflegen
- Dokumentieren Sie die Datenquelle und deren Survivorship-Handhabungsansatz
- Testen Sie Ihr Universum gegen bekannte historische Indexzusammensetzungen
Verwendung von "backtesting-frameworks". What are the key metrics to evaluate a backtest?
Erwartetes Ergebnis:
- Sharpe-Ratio für risikoadjustierte Renditen
- Maximum Drawdown für Worst-Case-Verlust
- Calmar-Ratio, die Rendite und Drawdown kombiniert
- Win-Rate und Profit-Faktor für Handelsqualität
Sicherheitsaudit
SicherThis is a pure documentation skill containing only instructional content and Python code examples for building trading backtests. All 46 static findings are false positives. The scanner incorrectly flagged: ASCII diagram delimiters (backticks in markdown), dictionary keys (certificate/key files), financial terms like 'sharpe' (weak crypto), and legitimate function calls (dynamic constructor). No executable code, network calls, file access, credential harvesting, or data exfiltration patterns exist.
Risikofaktoren
🌐 Netzwerkzugriff (4)
⚡ Enthält Skripte (1)
Qualitätsbewertung
Was du bauen kannst
Eine neue Strategie validieren
Wenden Sie Bias-Prüfungen und Walk-Forward-Splits an, bevor Sie Performance-Schätzungen vertrauen.
Alternativen vergleichen
Verwenden Sie konsistente Kostenmodelle und Metrik-Standards über mehrere Strategiekandidaten hinweg.
Backtest-Engine entwerfen
Folgen Sie Event-Driven-Architekturmustern und Ausführungsmodellierungs-Leitfäden.
Probiere diese Prompts
Skizzieren Sie einen grundlegenden Backtesting-Workflow, der Look-Ahead-Bias vermeidet und realistische Transaktionskosten einbezieht.
Vergleichen Sie Event-Driven- und vektorisierte Backtesting-Ansätze für eine tägliche Aktienstrategie mit 50 Symbolen.
Schlagen Sie Walk-Forward-Train- und Test-Fenster für 10 Jahre tägliche Daten vor und erklären Sie die Begründung.
Listen Sie Monte-Carlo-Analysen und Kennzahlen zur Bewertung des Drawdown-Risikos für eine Strategie-Renditereihe auf.
Bewährte Verfahren
- Reservieren Sie einen finalen Testdatensatz, der niemals für Optimierung verwendet wird
- Modellieren Sie Kommissionen und Slippage mit realistischen Parametern basierend auf Ihrem Ausführungsziel
- Berichten Sie Drawdowns und risikoadjustierte Kennzahlen, nicht nur Rohrenditen
Vermeiden
- Optimieren von Parametern auf der vollständigen Historie ohne Out-of-Sample-Testing
- Ignorieren von delisteten Wertpapieren beim Erstellen von Aktienuniversen
- Annehmen von null Handelskosten für Strategien mit hohem Umsatz