Vou validar sua estratégia de trading e detectar overfitting

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Polônia

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Desenvolvedor Quant em Python | Backtesting e Validação de Estratégias

Sou um desenvolvedor quant em Python especializado em backtesting e validação de estratégias de trading. Uso os métodos confiáveis por instituições — Cross-Validation Purged Combinatória, Sharpe Ratio...
Sobre este Serviço

A maioria dos backtests parece lucrativa pelos motivos errados: a estratégia foi ajustada nos mesmos dados em que foi testada, ou o código sutilmente dá uma olhada no futuro. Descubro qual deles.


 Valido estratégias de trading com os métodos usados por instituições (López de Prado): Cross-Validation Purged Combinatória, Sharpe Ratio Probabilístico & Inflado, e uma auditoria de código estático de look-ahead/ vazamento.


 Envie sua estratégia (regras ou código) e o log de trades. Você receberá um relatório claro respondendo a uma pergunta: essa vantagem é real ou vai desaparecer ao vivo?


 O que você recebe:

 Um veredicto PASS/FAIL com a probabilidade de sua vantagem ser real (PSR/DSR)

 Resultados fora da amostra em múltiplos caminhos independentes de CPCV, não uma história sortuda

 Análise de estresse e drawdown com Monte Carlo

 (Código padrão/premium) de auditoria identificando viés de look-ahead e vazamento

 Um relatório limpo: resumo executivo + apêndice técnico


 Minha ferramenta de validação de código aberto (CPCV, Sharpe Inflado, auditoria de look-ahead) está no GitHub com uma suíte de testes completa. Veja exatamente como trabalho antes de fazer seu pedido.


 Não tem certeza de qual pacote é o ideal? Mande uma descrição de uma linha da sua estratégia e eu aconselharei honestamente.

Linguagem de programação:

Python

Tecnologia:

Excel

caderno Jupyter

Tipo de análise:

análise estatística

Análise Preditiva

Especialidade:

Desenho experimental

Algoritmos

probabilidade

Ferramentas:

Outros

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