Ich entwickle und debugge deinen algorithmischen Strategie-Backtest in Python

Dein Backtest lügt dich an, es sei denn, er ist darauf ausgelegt, die Wahrheit zu sagen.

Die meisten Trading-Backtests wirken profitabel, weil sie heimlich schummeln: Look-ahead Bias, Survivorship Bias, Overfitting an Rauschen. Ich habe [X] Jahre auf der Buy-Side bei [einem systematischen Hedgefonds / Multi-Strategy-Fonds] verbracht und beobachtet, wie Strategien, die im Backtest glänzen, in der Praxis scheitern – und ich entwickle, um genau das zu verhindern.

Was ich für dich mache:

• Ein sauberen, reproduzierbaren Backtest deiner Strategie in Python erstellen (Pandas, NumPy, [backtrader / vectorbt / eigenes Engine])
• Die wirklich wichtigen Kennzahlen berechnen: Sharpe, Sortino, Max Drawdown, Trefferquote, Turnover, Exposure
• Die Biases aufspüren und eliminieren, die Backtests lügen lassen
• Stress-Tests mit Walk-Forward-Analyse und Parametersensitivität (Premium)

Für wen das ist: Retail-Algotrader, Quant-Studenten und kleine Fonds, die wissen wollen, ob ein Edge wirklich existiert bevor sie Kapital riskieren.

Was du bekommst: sauber kommentierten Code, einen klaren Performance-Bericht und ein ehrliches Urteil, inklusive wann eine Strategie nicht funktioniert – das ist das Wertvollste, was ein Backtest dir sagen kann.

Weißt du nicht, welches Paket passt? Schreib mir deine Strategie-Idee, und ich zeige dir das Richtige.