Construiré y depuraré tu backtest de estrategia algorítmica en python

Tu backtest te está mintiendo a menos que esté diseñado para decir la verdad.

La mayoría de los backtests de trading parecen rentables porque están haciendo trampa en silencio: sesgo de anticipación, sesgo de supervivencia, sobreajuste al ruido. He pasado [X] años en el lado de compra en [un hedge fund sistemático / fondo multi-estrategia] observando cómo las estrategias que brillan en el backtest mueren en producción y construyo para evitar exactamente eso.

Lo que haré por ti:

• Construir un backtest limpio y reproducible de tu estrategia en Python (Pandas, NumPy, [backtrader / vectorbt / motor personalizado])
• Calcular las métricas que realmente importan: Sharpe, Sortino, máxima caída, tasa de aciertos, rotación, exposición
• Buscar y eliminar los sesgos que hacen que los backtests mientan
• Realizar pruebas de estrés con walk-forward y análisis de sensibilidad a los parámetros (Premium)

Para quién es esto: traders algorítmicos minoristas, estudiantes de quant y fondos pequeños que quieren saber si una ventaja es real antes de arriesgar capital.

Lo que obtendrás: código comentado limpio, un informe de rendimiento claro y un veredicto honesto, incluyendo cuándo una estrategia no funciona, que es lo más valioso que un backtest puede decirte.

No estás seguro de qué paquete encaja? Envíame tu idea de estrategia y te indicaré cuál es el adecuado.