O que quant-backtest-guard faz?
🔴 回测照妖镜 · Um skill do Claude Code que audita backtests quant para viés de futuro (look-ahead bias), overfitting e execução irrealista, gerando um relatório de saúde do backtest.
Visão Geral
Este skill ajuda você a detectar armadilhas comuns em backtests de estratégias quantitativas que podem inflar os resultados simulados, mas levar a perdas no mundo real. Ele foca em três áreas principais:
- Viés de futuro (Look-ahead bias): Uso acidental de informações futuras, como
shift(-1)ou divisão por dados futuros. - Overfitting & Data Snooping: Otimização excessiva de parâmetros, seleção tendenciosa de períodos de treino/teste.
- Realismo de execução: Suposições irrealistas sobre slippage, liquidez e taxas de corretagem.
Como Usar
- Cole o código do seu backtest (Python, pseudo-código) ou descreva sua metodologia.
- O skill analisará e produzirá um relatório de saúde com pontos fortes e fracos.
- Você receberá recomendações acionáveis para melhorar a robustez.
Exemplo de Análise
Usuário: Meu backtest usa dados de 2015-2020, com parâmetros otimizados manualmente.
Assistente: Analisando... Risco alto de overfitting (otimização manual). Considere walk-forward validation.
Boas Práticas
- Sempre divida dados em treino/teste/fora-de-amostra.
- Evite funções como
shift(-1)que olham para o futuro. - Inclua custos de transação realistas (slippage, spread, comissão).
- Use validação cruzada temporal (walk-forward).
Contribuições
Sinta-se à vontade para abrir issues ou PRs para melhorar as heurísticas de detecção.
Este skill não garante que seu backtest seja perfeito, mas ajuda a evitar os erros mais comuns.