Eu vou construir e depurar seu backtest de estratégia algorítmica em python

Seu backtest está mentindo para você, a menos que seja feito para dizer a verdade.

A maioria dos backtests de trading parecem lucrativos porque estão trapaceando silenciosamente: viés de look-ahead, viés de sobrevivência, overfitting ao ruído. Passei [X] anos do lado da compra em [um hedge fund sistemático / fundo multi-estratégia], observando estratégias que brilham no backtest morrerem na produção, e eu crio para evitar exatamente isso.

O que farei por você:

• Construir um backtest limpo e reproduzível da sua estratégia em Python (Pandas, NumPy, [backtrader / vectorbt / motor personalizado])
• Calcular as métricas que realmente importam: Sharpe, Sortino, drawdown máximo, taxa de acerto, rotatividade, exposição
• Cazar e eliminar os vieses que fazem os backtests mentirem
• Realizar testes de estresse com walk-forward e análise de sensibilidade a parâmetros (Premium)

Para quem isso é indicado: traders de algoritmos de varejo, estudantes de quant, e fundos pequenos que querem saber se uma vantagem é real antes de arriscar capital.

O que você vai receber: código limpo e comentado, um relatório de desempenho claro e um veredicto honesto, incluindo quando uma estratégia não funciona, que é a coisa mais valiosa que um backtest pode te dizer.

Não sabe qual pacote se encaixa melhor? Mande sua ideia de estratégia e eu te indicarei o mais adequado.