backtesting-frameworks
Criar backtests de trading confiáveis
Backtests de trading frequentemente escondem vieses e superestimam o desempenho. Esta skill fornece padrões e verificações para projetar backtests confiáveis que tratam adequadamente o viés de lookahead, viés de sobrevivência e custos de transação.
Baixar o ZIP da skill
Upload no Claude
Vá em Configurações → Capacidades → Skills → Upload skill
Ative e comece a usar
Testar
A utilizar "backtesting-frameworks". How do I avoid survivorship bias in equity backtests?
Resultado esperado:
- Usar listas de constituintes pontuais no tempo que incluam títulos baixados
- Obter provedores de dados históricos que mantenham dados de símbolos baixados
- Documentar a fonte de dados e sua abordagem de tratamento de sobrevivência
- Testar seu universo contra composições históricas conhecidas de índices
A utilizar "backtesting-frameworks". What are the key metrics to evaluate a backtest?
Resultado esperado:
- Índice Sharpe para retornos ajustados ao risco
- Drawdown máximo para perda no pior caso
- Índice Calmar combinando retorno e drawdown
- Taxa de acerto e fator de lucro para qualidade de trading
Auditoria de Segurança
SeguroThis 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.
Fatores de risco
🌐 Acesso à rede (4)
⚡ Contém scripts (1)
Pontuação de qualidade
O Que Você Pode Construir
Validar uma nova estratégia
Aplicar verificações de viés e divisões walk-forward antes de confiar em estimativas de desempenho.
Comparar alternativas
Usar modelos de custos consistentes e padrões de métricas em múltiplos candidatos a estratégias.
Projetar mecanismo de backtest
Seguir padrões de arquitetura orientada a eventos e orientação de modelagem de execução.
Tente Estes Prompts
Delinear um fluxo de trabalho básico de backtesting que evita viés de lookahead e inclui custos de transação realistas.
Comparar abordagens de backtesting orientado a eventos e vetorizado para uma estratégia diária de ações com 50 símbolos.
Propor janelas de treino e teste walk-forward para 10 anos de dados diários e explicar a fundamentação.
Listar análises Monte Carlo e métricas para avaliar risco de drawdown para uma série de retornos de estratégia.
Melhores Práticas
- Reservar um conjunto de teste final que nunca seja usado para otimização
- Modelar comissões e slippage com parâmetros realistas baseados no seu alvo de execução
- Reportar drawdowns e métricas ajustadas ao risco, não apenas retornos brutos
Evitar
- Otimizar parâmetros no histórico completo sem teste fora da amostra
- Ignorar títulos baixados ao construir universos de ações
- Assumir custos de trading zero para estratégias de alta rotatividade
Perguntas Frequentes
Quais plataformas de IA funcionam com esta skill?
Quais são os limites desta skill?
Posso integrar isso com meu backtester existente?
Esta skill acessa meus dados ou credenciais?
E se meus resultados de backtest parecerem bons demais?
Como isso se compara a uma biblioteca completa de backtesting?
Detalhes do Desenvolvedor
Autor
wshobsonLicença
MIT
Repositório
https://github.com/wshobson/agents/tree/main/plugins/quantitative-trading/skills/backtesting-frameworksReferência
main
Estrutura de arquivos
📄 SKILL.md