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.

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Repository: quantskills/skill-backtest-overfit
Letzte Quellaktivität: 16. Juli 2026 um 09:36
Erkannte Sprache von SKILL.md: Chinesisch
Sterne: 26
Forks: 2

Installationsoptionen

Standardmäßig ist der Prompt ausgewählt, der zuerst die Quelle prüft. Sie können zu einem direkten Befehl wechseln oder eine lokale Kopie herunterladen.

Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.

Ein direkter Befehl überspringt den Prüf-Prompt. Prüfen Sie die Quelle, bevor Sie ihn ausführen.

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

Der Befehl bleibt in einer Zeile. Scrollen Sie horizontal, um ihn vor dem Kopieren vollständig zu prüfen.

Sie bevorzugen eine lokale Kopie? Laden Sie die Dateien herunter, die SkillsMP derzeit vorliegen.

Quelldateien prüfen

Lesen Sie SKILL.md und alle von SkillsMP angezeigten Begleitdateien, bevor Sie sich für eine Installation entscheiden.

SKILL.md

Quellanweisungen · Schreibgeschützte Vorschau

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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。"
}