skill-backtest-overfit

Detect backtest overfitting and selection bias from multiple testing. Use when a user has a backtest / factor result and asks whether the Sharpe is real, whether a strategy is overfit, or wants to validate results before trusting them. Computes Deflated Sharpe Ratio, Probability of Backtest Overfitting (PBO), multiple-testing haircut, and Minimum Track Record Length.

الانتقال إلى التثبيت

المستودع: quantskills/skill-backtest-overfit
آخر نشاط في المصدر: ١٦ يوليو ٢٠٢٦ في ٠٩:٣٦
لغة SKILL.md المكتشفة: الصينية
النجوم: ٢٦
التفرعات: ٢

خيارات التثبيت

يُحدَّد Prompt الذي يراجع المصدر أولًا بشكل افتراضي. يمكنك التبديل إلى أمر مباشر أو تنزيل نسخة محلية.

التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.

يتجاوز الأمر المباشر Prompt المخصّص للمراجعة. افحص المصدر قبل تشغيله.

npx skills add https://github.com/quantskills/skill-backtest-overfit --skill skill-backtest-overfit

يبقى الأمر في سطر واحد. مرّر أفقيًا لمراجعته كاملًا قبل النسخ.

تفضّل نسخة محلية؟ نزّل الملفات المتاحة حاليًا لدى SkillsMP.

مراجعة ملفات المصدر

اقرأ SKILL.md وأي ملفات مرافقة يعرضها SkillsMP قبل أن تقرر التثبيت.

SKILL.md

تعليمات المصدر · معاينة للقراءة فقط

العودة إلى البحث العودة إلى التثبيت

name	skill-backtest-overfit
description	Detect backtest overfitting and selection bias from multiple testing. Use when a user has a backtest / factor result and asks whether the Sharpe is real, whether a strategy is overfit, or wants to validate results before trusting them. Computes Deflated Sharpe Ratio, Probability of Backtest Overfitting (PBO), multiple-testing haircut, and Minimum Track Record Length.
license	GPL-3.0
category	工具
metadata	{"organization":"QuantSkills","organization_url":"https://github.com/quantskills","repository":"skill-backtest-overfit","repository_url":"https://github.com/quantskills/skill-backtest-overfit","project_type":"skill","collection":"portfolio-risk-validation"}

{
  "version": 1,
  "task": {
    "placeholder": "说明待检验的回测、收益序列、试验次数及数据文件；可上传 selected_returns 和 trials_matrix",
    "required": true
  },
  "fields": [
    {
      "key": "n_trials",
      "label": "试验次数",
      "type": "number",
      "placeholder": "例如 200",
      "help": "请如实填写所有尝试过的参数或策略配置数量"
    },
    {
      "key": "periods_per_year",
      "label": "年化期数",
      "type": "number",
      "default": "252",
      "help": "日频通常为 252"
    },
    {
      "key": "haircut_method",
      "label": "多重检验方法",
      "type": "select",
      "default": "holm",
      "options": [
        { "value": "holm", "label": "Holm" },
        { "value": "bonferroni", "label": "Bonferroni" },
        { "value": "bhy", "label": "BHY" }
      ]
    }
  ],
  "prompt_template": "{{#task}}任务与材料：\n{{task}}\n\n{{/task}}{{#attachments}}用户上传的材料（已放入工作区）：\n{{attachments}}\n\n{{/attachments}}检验该回测的过拟合与多重选择偏差。{{#n_trials}}按真实试验次数 {{n_trials}} 计算。{{/n_trials}}{{#periods_per_year}}年化期数采用 {{periods_per_year}}。{{/periods_per_year}}{{#haircut_method}}多重检验校正采用 {{haircut_method}}。{{/haircut_method}}计算 DSR、PBO、Haircut Sharpe 和最小样本长度，缺少试验矩阵时明确降级项及局限，给出可追溯的通过/失败结论，输出中文报告。"
}