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backtesting-frameworks

backtesting-frameworks

github.com/wshobsonデータ・データベース41.9k17.0k 回インストール2 週間前に更新
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backtesting-frameworks について

トレーディング戦略のバックテスト設計と評価を支援するスキルです。バイアス対策、アウトオブサンプル検証、ウォークフォワード分析を扱います。

主な機能

  1. 01一般的なバックテストバイアスの特定
  2. 02ポイントインタイムデータの利用
  3. 03取引コストの反映
  4. 04アウトオブサンプルテスト
  5. 05ウォークフォワード分析
  6. 06モンテカルロ分析の推奨

活用シーン

  1. 01トレーディング戦略のバックテスト開発
  2. 02戦略パフォーマンスの検証
  3. 03戦略案の比較
  4. 04バックテスト基盤の構築

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/wshobson/agents --skill backtesting-frameworks

インストール後、Claude Code で/backtesting-frameworksを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイルreferences/details.md

詳細

バックテストフレームワーク

堅牢で本番グレードのバックテストシステムを構築し、よくある落とし穴を回避して、信頼性の高い戦略パフォーマンスの推定値を得ます。

このスキルを使う場面

  • トレーディング戦略のバックテストを開発するとき
  • バックテスト基盤を構築するとき
  • 戦略のパフォーマンスを検証するとき
  • よくあるバックテストバイアスを回避するとき
  • ウォークフォワード分析を実装するとき
  • 戦略の代替案を比較するとき

中核となる概念

1. バックテストのバイアス
バイアス説明緩和策
先読み将来の情報を使用することポイントインタイムデータ
生存者生存銘柄のみでテストすること上場廃止銘柄を使用する
過剰適合履歴へのカーブフィッティングアウトオブサンプルテスト
選択戦略のつまみ食い事前登録
取引取引コストを無視すること現実的なコストモデル
2. 適切なバックテスト構造
Historical Data
      │
      ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│              Training Set               │
│  (Strategy Development & Optimization)  │
└─────────────────────────────────────────┘
      │
      ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│             Validation Set              │
│  (Parameter Selection, No Peeking)      │
└─────────────────────────────────────────┘
      │
      ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│               Test Set                  │
│  (Final Performance Evaluation)         │
└─────────────────────────────────────────┘
3. ウォークフォワード分析
Window 1: [Train──────][Test]
Window 2:     [Train──────][Test]
Window 3:         [Train──────][Test]
Window 4:             [Train──────][Test]
                                     ─────▶ Time

詳細な実例とパターン

詳細なセクション(## Implementation Patterns で始まるもの)は references/details.md にあります。上記のナビゲーション概要では不十分な場合は、そのファイルを参照してください。

ベストプラクティス

やるべきこと
  • ポイントインタイムデータを使用する - 先読みバイアスを回避します
  • 取引コストを含める - 現実的な推定値です
  • アウトオブサンプルでテストする - 常にデータを確保しておきます
  • ウォークフォワードを使用する - 単なるトレイン/テストではありません
  • モンテカルロ分析 - 不確実性を理解します
やってはいけないこと
  • 過剰適合させない - パラメータを制限します
  • 生存者バイアスを無視しない - 上場廃止銘柄を含めます
  • 調整済みデータを不注意に使用しない - 調整を理解します
  • 全履歴で最適化しない - テストセットを確保します
  • 容量を無視しない - 市場への影響が重要です

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