Community코딩 & 개발github.com

marketcalls/backtest

종목에 대한 전략을 빠르게 백테스트합니다. 데이터 수집, 신호, 백테스트, 통계 및 차트가 포함된 완전한 .py 스크립트를 생성합니다.

backtest란 무엇인가요?

이 스킬은 사용자가 특정 종목에 대해 거래 전략을 신속하게 백테스트할 수 있도록 설계되었습니다. 사용자는 백테스트할 전략과 종목을 지정하기만 하면 되며, 이 스킬은 데이터 가져오기, 신호 생성, 백테스트 실행, 성과 통계 및 시각화 차트를 포함한 완전한 Python 스크립트를 자동으로 생성합니다. 이 스킬은 개발자와 트레이더가 복잡한 코딩 없이도 아이디어를 빠르게 검증할 수 있게 해주며, Claude Code나 Cursor와 같은 AI 에이전트 플랫폼과 호환됩니다. 결과 스크립트는 yfinance와 같은 라이브러리를 사용하여 과거 데이터를 가져오고, 사용자 정의 신호 로직을 구현하며, 백테스팅 라이브러리를 통해 성과를 측정하고, matplotlib 등을 통해 결과를 시각화합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/marketcalls/vectorbt-backtesting-skills/tree/main/skills/backtest

Installed? Explore more 코딩 & 개발 skills: steipete/bluebubbles, steipete/eightctl, steipete/blucli · View all 6 →

즐겨 사용하는 AI에게 물어보기

이 에이전트 스킬이 미리 로드된 새 채팅을 엽니다.

문서

backtest은(는) 무엇을 하나요?

종목에 대한 전략을 빠르게 백테스트합니다. 데이터 수집, 신호, 백테스트, 통계 및 차트가 포함된 완전한 .py 스크립트를 생성합니다.

사용법

이 스킬을 사용하려면 다음 정보를 제공하세요:

  • 전략: 백테스트할 거래 전략에 대한 설명 (예: "이동 평균 교차", "RSI 과매수/과매도", 사용자 정의 조건)
  • 종목: 백테스트할 종목의 티커 기호 (예: AAPL, BTC-USD, SPY)

예시

사용자: "AAPL에서 50일 및 200일 이동 평균 교차 전략을 백테스트하세요."

출력: backtest_aapl_ma_cross.py 스크립트가 생성되며, 다음이 포함됩니다:

  • yfinance를 사용한 데이터 가져오기
  • 이동 평균 및 매수/매도 신호 생성
  • backtesting.py를 사용한 백테스트
  • 최종 자본, 최대 낙폭, 샤프 비율 등의 성과 통계
  • 자본 곡선 및 거래 신호 차트

요구 사항

생성된 스크립트는 다음 종속성이 필요합니다:

  • yfinance
  • pandas
  • numpy
  • backtesting 또는 vectorbt
  • matplotlib

이러한 패키지는 pip install 명령어로 설치할 수 있습니다.

주의 사항

  • 생성된 스크립트는 과거 데이터를 기반으로 한 빠른 프로토타이핑 및 아이디어 검증을 위한 것입니다.
  • 실거래에 사용하기 전에 항상 전략을 검토하고 수정하세요.
  • 성과 결과는 과거 데이터를 기반으로 하며 미래 수익을 보장하지 않습니다.

지원 플랫폼

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex
  • 기타 AI 코딩 에이전트

Individual skills in this repo

This repo contains 5 individual skills — each has its own dedicated page.

관련 스킬