backtesting-trading-strategies
暗号資産と従来の取引戦略を過去のデータで検証します。シャープレシオ、ソルティーノレシオ、最大ドローダウンなどのパフォーマンス指標を計算し、エクイティカーブを生成、戦略パラメータを最適化します。取引戦略のテスト、シグナルの検証、複数のアプローチの比較が必要な場合にご利用ください。「戦略のバックテスト」「取引戦略のテスト」「過去のパフォーマンス」「トレードのシミュレーション」「パラメータの最適化」「シグナルの検証」などのキーワードで起動します。
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Backtest crypto and traditional trading strategies against historical data. Calculates performance metrics (Sharpe, Sortino, max drawdown), generates equity curves, and optimizes strategy parameters. Use when user wants to test a trading strategy, validate signals, or compare approaches. Trigger with phrases like "backtest strategy", "test trading strategy", "historical performance", "simulate trades", "optimize parameters", or "validate signals".
SKILL.md 本文
トレード戦略のバックテスト
概要
リアルマネーを使用する前に、トレード戦略を過去データに対して検証します。このスキルは、8つの組み込み戦略、包括的なパフォーマンス指標、パラメータ最適化を備えた完全なバックテストフレームワークを提供します。
主な機能:
- 8つの事前構築されたトレード戦略 (SMA、EMA、RSI、MACD、ボリンジャー、ブレイクアウト、平均回帰、モメンタム)
- 完全なパフォーマンス指標 (Sharpe、Sortino、Calmar、VaR、最大ドローダウン)
- パラメータグリッドサーチ最適化
- エクイティ曲線の可視化
- トレードごとの分析
前提条件
必要な依存関係をインストールしてください:
pip install pandas numpy yfinance matplotlib
高度な機能の場合は以下をオプションでインストール:
pip install ta-lib scipy scikit-learn
手順
ステップ 1: 過去データの取得
python {baseDir}/scripts/fetch_data.py --symbol BTC-USD --period 2y --interval 1d
データは再利用のため
...
詳細情報
- 作者
- Brmbobo
- リポジトリ
- Brmbobo/Web2podcast
- ライセンス
- 不明
- 最終更新
- 2026/1/26
Source: https://github.com/Brmbobo/Web2podcast / ライセンス: 未指定