Ich werde deine Trading-Strategie validieren und Overfitting erkennen

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Python Quant Entwickler | Backtesting und Strategie-Validierung

Ich bin ein Python Quant Entwickler, spezialisiert auf Backtesting und Validierung von Trading-Strategien. Ich nutze die Methoden, auf die institutionelle Händler vertrauen — Combinatorial Purged Cros...
Über diesen Service

Die meisten Backtests wirken profitabel aus falschen Gründen: Die Strategie wurde auf denselben Daten optimiert, auf denen sie getestet wurde, oder der Code schaut heimlich in die Zukunft. Ich finde heraus, welcher das ist.


 Ich validiere Trading-Strategien mit den Methoden, auf die institutionelle Händler vertrauen (López de Prado): Combinatorial Purged Cross-Validation, Probabilistic & Deflated Sharpe Ratio und eine statische Look-ahead/Leakage-Code-Überprüfung.


 Schick mir deine Strategie (Regeln oder Code) und dein Trade-Log. Du bekommst einen klaren Bericht, der eine Frage beantwortet: Ist dieser Vorteil echt oder wird er im Live-Betrieb sterben?


 Was du erhältst:

 Ein PASS/FAIL-Urteil mit der Wahrscheinlichkeit, dass dein Vorteil echt ist (PSR/DSR)

 Out-of-Sample-Ergebnisse über mehrere unabhängige CPCV-Pfade, nicht nur eine glückliche Historie

 Monte-Carlo-Stress- und Drawdown-Analyse

 (Standard/Premium) Code-Überprüfung auf Look-ahead Bias und Leakage

 Ein sauberes Bericht: Zusammenfassung für Entscheider + technischer Anhang


 Mein Open-Source-Validierungstoolkit (CPCV, Deflated Sharpe, Look-ahead-Audit) ist auf GitHub mit vollständigem Testset verfügbar, schau dir genau an, wie ich arbeite, bevor du bestellst.


 Bist du unsicher, welches Paket passt? Schick mir eine Ein-Zeilen-Beschreibung deiner Strategie, und ich berate ehrlich.

Programmiersprache:

Python

Technologie:

Excel

Jupyter-Notizbuch

Analyse-Typ:

statistische Analyse

Prädiktive Analyse

Expertise:

Versuchsplanung

Algorithmen

Wahrscheinlichkeit

Tools:

Andere

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