Validaré tu estrategia de trading y detectaré overfitting

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Desarrollador cuantitativo en Python, experto en backtesting y validación de estrategias

Soy un desarrollador cuantitativo en Python especializado en backtesting y validación de estrategias de trading. Uso los métodos en los que confían las mesas institucionales — validación cruzada combi...
Acerca de este Servicio

La mayoría de los backtests parecen rentables por razones equivocadas: la estrategia fue ajustada en los mismos datos en los que fue probada, o el código mira furtivamente hacia el futuro. Descubro cuál.


 Valido estrategias de trading con los métodos en los que confían las mesas institucionales (López de Prado): validación cruzada combinatoria purgada, ratio de Sharpe probabilístico y deflactado, y una auditoría de código estático de anticipación/filtración.


 Envíame tu estrategia (reglas o código) y el registro de operaciones. Recibirás un informe claro que responde a una sola pregunta: ¿es esta ventaja real o morirá en vivo?


 Lo que recibes:

 Un veredicto APROBAR/RECHAZAR con la probabilidad de que tu ventaja sea real (PSR/DSR)

 Resultados fuera de muestra en múltiples caminos independientes de CPCV, no solo una historia afortunada

 Análisis de estrés y caída mediante Monte-Carlo

 (Auditoría de código estándar/premium) que detecta sesgo de anticipación y filtración

 Un informe limpio: resumen ejecutivo + apéndice técnico


 Mi toolkit de validación de código abierto (CPCV, Sharpe deflactado, auditoría de anticipación) está en GitHub con un suite de pruebas completo para que veas exactamente cómo trabajo antes de que hagas tu pedido.


 ¿No estás seguro de qué paquete encaja? Envíame una descripción en una línea de tu estrategia y te aconsejaré honestamente.

Lenguaje de programación:

Python

Tecnología:

Excel

Jupyter Notebook

Tipo de análisis:

análisis estadístico

Análisis predictivo

Experiencia:

Diseño de experimentos

Algoritmos

probabilidad

Herramientas:

Otros

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