К основному содержанию
скилл Claude Code CX Codex Cursor

backtesting-frameworks — скилл для Claude Code: тестирование стратегий

Помогает строить бэктесты торговых стратегий с учётом смещения заглядывания в будущее, выживших активов и торговых издержек. Пригодится для проверки стратегии на исторических данных.

Установить в Claude Code · Через маркетплейс плагинов Все способы и платформы ↓
/plugin marketplace add wshobson/agents
/plugin install quantitative-trading@claude-code-workflows
Открыть на GitHub

Что делает backtesting-frameworks

Скилл описывает, как разделять исторические данные на обучающую, проверочную и тестовую выборки, а также проводить walk-forward-анализ. Он разбирает смещение из-за заглядывания в будущее, выживших активов, подгонки под историю и игнорирования торговых расходов. Для снижения этих рисков предлагаются point-in-time данные, бумаги с делистингом и модели издержек.

В рекомендациях также есть вневыборочная проверка, анализ Монте-Карло и предрегистрация стратегий. Подробные примеры вынесены в references/details.md. Скилл стоит подключить, если вы создаёте торговый алгоритм или проверяете его на исторических данных; для задач без бэктестов он не нужен.

Какие задачи решает

  • проверить стратегию на данных вне обучающей выборки
  • учесть комиссии и влияние сделок на рынок
  • избежать использования будущих данных в бэктесте
  • сравнить варианты стратегии через walk-forward-анализ

Примеры запросов агенту

  • Проверь мою торговую стратегию на смещение заглядывания в будущее и предложи, как его устранить.
  • Раздели исторические данные для стратегии на обучающую, проверочную и тестовую выборки.
  • Добавь в бэктест торговые издержки и проверку на выжившие активы.

Как установить backtesting-frameworks

1Через маркетплейс плагинов

/plugin marketplace add wshobson/agents
/plugin install quantitative-trading@claude-code-workflows

2Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add wshobson/agents --skill backtesting-frameworks -a claude-code

3Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/backtesting-frameworks/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/backtesting-frameworks/

Похожие

az-cost-optimize официальный github Анализирует Azure-ресурсы и IaC, ищет варианты снижения затрат и создаёт GitHub issues после подтверждения. Нужен при ревизии расходов проекта в Azure. GitHub Copilot 8 700установок sponsor-finder официальный github Ищет зависимости GitHub-репозитория, которым можно оформить спонсорство, и проверяет ссылки на донаты. Нужен командам, которые хотят поддержать используемые open source-проекты. GitHub Copilot 8 700установок google-cloud-waf-cost-optimization официальный google Проверяет расходы Google Cloud по pillar Cost Optimization из Well-Architected Framework. Нужен для поиска простаивающих ресурсов, выбора скидок и правки размеров сервисов. Claude Code Gemini CLI CX Codex 14 266установок datanalysis-credit-risk официальный github Скилл очищает кредитные данные и отбирает признаки перед моделированием риска. Подойдёт для проверки качества сырого набора и подготовки pre-loan модели. GitHub Copilot 7 300установок azure-pricing официальный anthonychu Скилл получает актуальные розничные цены Azure и считает примерные расходы. Подойдёт для сравнения SKU, регионов и моделей оплаты. GitHub Copilot 4 700установок kpi-dashboard-design Seth Hobson Скилл помогает проектировать KPI-дашборды, выбирать метрики и разбирать противоречия в расчётах. Подойдёт для SaaS, операций и анализа когорт. Claude Code CX Codex Cursor 16 141установок

Вопросы о backtesting-frameworks

Как установить backtesting-frameworks в Claude Code?

Для установки через skills выполните npx skills add wshobson/agents --skill backtesting-frameworks -a claude-code. Также доступны команды /plugin marketplace add wshobson/agents и /plugin install quantitative-trading@claude-code-workflows.

Что делает backtesting-frameworks?

Скилл помогает проектировать бэктесты торговых стратегий и учитывать смещения, торговые издержки и разделение данных на выборки. Также он описывает walk-forward-анализ и анализ Монте-Карло.

Как backtesting-frameworks предлагает проверять стратегию на разных периодах?

Скилл рекомендует walk-forward-анализ: последовательно сдвигать окна обучения и тестирования. Для итоговой оценки также нужно резервировать тестовую выборку.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: backtesting-frameworks
description: Build robust backtesting systems for trading strategies with proper handling of look-ahead bias, survivorship bias, and transaction costs. Use when developing trading algorithms, validating strategies, or building backtesting infrastructure.
---

# Backtesting Frameworks

Build robust, production-grade backtesting systems that avoid common pitfalls and produce reliable strategy performance estimates.

## When to Use This Skill

- Developing trading strategy backtests
- Building backtesting infrastructure
- Validating strategy performance
- Avoiding common backtesting biases
- Implementing walk-forward analysis
- Comparing strategy alternatives

## Core Concepts

### 1. Backtesting Biases

| Bias             | Description               | Mitigation              |
| ---------------- | ------------------------- | ----------------------- |
| **Look-ahead**   | Using future information  | Point-in-time data      |
| **Survivorship** | Only testing on survivors | Use delisted securities |
| **Overfitting**  | Curve-fitting to history  | Out-of-sample testing   |
| **Selection**    | Cherry-picking strategies | Pre-registration        |
| **Transaction**  | Ignoring trading costs    | Realistic cost models   |

### 2. Proper Backtest Structure

```
Historical Data
      │
      ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│              Training Set               │
│  (Strategy Development & Optimization)  │
└─────────────────────────────────────────┘
      │
      ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│             Validation Set              │
│  (Parameter Selection, No Peeking)      │
└─────────────────────────────────────────┘
      │
      ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│               Test Set                  │
│  (Final Performance Evaluation)         │
└─────────────────────────────────────────┘
```

### 3. Walk-Forward Analysis

```
Window 1: [Train──────][Test]
Window 2:     [Train──────][Test]
Window 3:         [Train──────][Test]
Window 4:             [Train──────][Test]
                                     ─────▶ Time
```

## Detailed worked examples and patterns

Detailed sections (starting with `## Implementation Patterns`) live in `references/details.md`. Read that file when the navigation summary above is insufficient.

## Best Practices

### Do's

- **Use point-in-time data** - Avoid look-ahead bias
- **Include transaction costs** - Realistic estimates
- **Test out-of-sample** - Always reserve data
- **Use walk-forward** - Not just train/test
- **Monte Carlo analysis** - Understand uncertainty

### Don'ts

- **Don't overfit** - Limit parameters
- **Don't ignore survivorship** - Include delisted
- **Don't use adjusted data carelessly** - Understand adjustments
- **Don't optimize on full history** - Reserve test set
- **Don't ignore capacity** - Market impact matters

© Seth Hobson · MIT · wshobson/agents

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой