Je construirai et déboguerai votre backtest de stratégie algorithmique en python

Votre backtest vous ment à moins qu'il ne soit conçu pour dire la vérité.

La plupart des backtests de trading semblent rentables parce qu'ils trichent discrètement : biais de regard en avant, biais de survivance, surajustement au bruit. J'ai passé [X] années du côté achat chez [un hedge fund systématique / un fonds multi-stratégies] à observer des stratégies qui brillent en backtest mourir en production, et je construis pour éviter cela.

Ce que je ferai pour vous :

• Construire un backtest propre et reproductible de votre stratégie en Python (Pandas, NumPy, [backtrader / vectorbt / moteur personnalisé])
• Calculer les métriques qui comptent vraiment : Sharpe, Sortino, drawdown maximal, taux de réussite, rotation, exposition
• Identifier et éliminer les biais qui font mentir les backtests
• Effectuer des tests de stress avec walk-forward et analyse de sensibilité aux paramètres (Premium)

Pour qui cela s'adresse-t-il : traders algorithmiques particuliers, étudiants en quantitatif, et petits fonds qui veulent savoir si un avantage est réel avant de risquer du capital.

Ce que vous recevrez : un code commenté propre, un rapport de performance clair, et un verdict honnête, y compris lorsque une stratégie ne fonctionne pas, ce qui est la chose la plus précieuse qu'un backtest peut vous dire.

Vous ne savez pas quel package choisir ? Envoyez-moi votre idée de stratégie et je vous orienterai vers le bon.