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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Repositório: quantskills/skill-backtest-overfit
Última atividade na origem: 16 de julho de 2026 às 09:36
Idioma detectado do SKILL.md: chinês
Estrelas: 26
Forks: 2

Opções de instalação

Por padrão, está selecionado o prompt que primeiro revisa a origem. Você pode mudar para um comando direto ou baixar uma cópia local.

Instalar com Codex ou Claude Copie este prompt, cole no Codex, Claude ou outro assistente e deixe que ele revise a página da skill e instale para você.

Um comando direto ignora o prompt de revisão. Verifique a origem antes de executá-lo.

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

O comando permanece em uma só linha. Role horizontalmente para revisá-lo antes de copiar.

Prefere uma cópia local? Baixe os arquivos disponíveis atualmente no SkillsMP.

Revise os arquivos de origem

Leia o SKILL.md e os arquivos complementares exibidos pelo SkillsMP antes de decidir se vai instalar.

SKILL.md

Instruções da origem · Visualização somente leitura

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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。"
}