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Walk-Forward Validator

Walk-Forward Validator

リモート
github.com/tylerscomic-lab金融データ013 週間前に更新
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Walk-Forward Validator について

Walk-Forward Validatorは、取引戦略の最適化が未使用データにも通用するかを評価する、トレーダーや戦略研究者向けのMCPサーバーです。効率とパラメーター安定性の評価に加え、ウィンドウ生成と最適化後の固定状態の監査を行います。

主な機能

  1. 01Walk-Forward Efficiencyの計算
  2. 02パラメーター安定性の評価
  3. 03WFO後のパラメーター固定の監査
  4. 04ローリング検証ウィンドウの生成

活用シーン

  1. 01最適化後のアウトオブサンプル性能の評価
  2. 02脆いスパイク状のパラメーター設定の特定
  3. 03最適化後にパラメーターが固定されたかの確認
  4. 04重複しないウォークフォワード分析区間の作成

MCP 対応

MCPサーバーとして、効率計算、パラメーター安定性評価、WFO後の固定状態監査、ウィンドウ生成の4つの分析ツールをMCPクライアントに提供します。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://walkforward-validator-mcp.mcpize.run/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

ツール

詳細

walkforward-validator-mcp

License: MIT Live on MCPize

トレーディング戦略のウォークフォワード分析を行う MCP サーバーです。ウォークフォワード効率比、パラメーター安定性スコア、最適化後のパラメーター固定監査、WFO ウィンドウ生成を提供します。

このツールが解決する課題

ある過去の期間で最適化した戦略を、未使用の新しい期間で再検証しない限り、反証されるまではカーブフィッティングと見なされます。ウォークフォワード分析は標準的な解決策ですが、ローリングウィンドウを正しく作成し、パラメーターの分布が堅牢なプラトーなのか脆弱なスパイクなのかを評価するのは、手作業では微妙な誤りが生じやすいものです。

ツール

walk_forward_efficiency

ウォークフォワード効率比を計算します。これは、インサンプル性能に対するアウトオブサンプル性能の割合であり、最適化が一般化するかどうかを判断する中核的な指標です。

parameter_stability_score

パラメーターの分布を評価し、脆弱なカーブフィットのスパイクと堅牢なプラトーを見分けます。特定のパラメーター値でしか機能しない最適化を検出します。

lock_after_wfo_check

ウォークフォワード最適化の後にパラメーターが実際に固定されたか、それとも「アウトオブサンプル」データに対して密かに再調整されたかを監査します。後者は WFO の結果をひそかに無効にする誤りです。

walk_forward_window_generator

指定した日付範囲とステップサイズに基づいて、重複しないインサンプル/アウトオブサンプルのローリングウィンドウを正しく生成します。

使い方

ホステッド版(推奨): MCPize — 無料プランがあり、上限の高い有料の Pro プランも利用できます。

セルフホスト:

npm install
node server.js

AlgoForge スイートの一部

アルゴトレーダー向けのプロップファームおよびクオンツ検証ツール:prop-rules-mcp、trade-journal-mcp、payout-calc-mcp、econ-calendar-mcp、montecarlo-validator-mcp、overfitting-audit-mcp、pinescript-audit-mcp、backtest-cost-sensitivity-mcp、pinescript-mcp。

ライセンス

MIT

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AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。