backtesting-frameworks
Crear backtests de trading confiables
Los backtests de trading frecuentemente ocultan sesgos y sobreestiman el rendimiento. Esta habilidad proporciona patrones y verificaciones para diseñar backtests confiables que manejan correctamente el sesgo de anticipación, el sesgo de supervivencia y los costos de transacción.
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Tester
Utilisation de "backtesting-frameworks". How do I avoid survivorship bias in equity backtests?
Résultat attendu:
- Usar listas de constituyentes punto en tiempo que incluyan valores dados de baja
- Obtener proveedores de datos históricos que mantengan datos de símbolos dados de baja
- Documentar la fuente de datos y su enfoque de manejo de supervivencia
- Probar tu universo contra composiciones históricas conocidas de índices
Utilisation de "backtesting-frameworks". What are the key metrics to evaluate a backtest?
Résultat attendu:
- Ratio de Sharpe para retornos ajustados por riesgo
- Drawdown máximo para pérdida en el peor caso
- Ratio de Calmar combinando retorno y drawdown
- Tasa de ganancia y factor de ganancia para calidad de trading
Audit de sécurité
SûrThis 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.
Facteurs de risque
🌐 Accès réseau (4)
⚡ Contient des scripts (1)
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
Validar una nueva estrategia
Aplicar verificaciones de sesgo y divisiones walk-forward antes de confiar en las estimaciones de rendimiento.
Comparar alternativas
Usar modelos de costos consistentes y estándares de métricas a través de múltiples candidatos de estrategias.
Diseñar motor de backtest
Seguir patrones de arquitectura orientada a eventos y guía de modelado de ejecución.
Essayez ces prompts
Delinear un flujo de trabajo básico de backtesting que evite el sesgo de anticipación e incluya costos de transacción realistas.
Comparar enfoques de backtesting orientados a eventos y vectorizados para una estrategia diaria de acciones con 50 símbolos.
Proponer ventanas de entrenamiento y prueba walk-forward para 10 años de datos diarios y explicar la justificación.
Listar análisis Monte Carlo y métricas para evaluar el riesgo de drawdown para una serie de retornos de una estrategia.
Bonnes pratiques
- Reservar un conjunto de prueba final que nunca se use para optimización
- Modelar comisiones y slippage con parámetros realistas basados en tu objetivo de ejecución
- Reportar drawdowns y métricas ajustadas por riesgo, no solo retornos brutos
Éviter
- Optimizar parámetros en el historial completo sin pruebas fuera de muestra
- Ignorar valores dados de baja al construir universos de acciones
- Asumir cero costos de trading para estrategias de alta rotación