AIKraft/AI/Войти
AIKraft/Skills/backtesting-trading-strategies

backtesting-trading-strategies

Бэктестинг крипто- и традиционных торговых стратегий на исторических данных. Рассчитывает метрики (Sharpe, Sortino, max drawdown), строит графики капитала и оптимизирует параметры. Полезно для тестирования стратегий, валидации сигналов и сравнения подходов.

jeremylongshore official Данные ★ 2.8k

Что делает навык

Навык предоставляет фреймворк для бэктестинга торговых стратегий на исторических данных с расчетом метрик эффективности и оптимизацией параметров. Он позволяет валидировать стратегии перед использованием реального капитала, используя 8 встроенных алгоритмов и инструменты визуализации.

Когда применять

  • Тестирование и сравнение эффективности различных торговых стратегий (SMA, RSI, MACD и др.) на исторических данных.
  • Оптимизация параметров стратегий методом поиска по сетке для нахождения наилучших комбинаций.
  • Анализ рисков и доходности через расчет метрик Sharpe, Sortino, максимального просадки и VaR.
  • Визуализация кривой капитала и детальный анализ каждой сделки для валидации сигналов.

Как работает

  1. Установить необходимые зависимости (pandas, numpy, yfinance, matplotlib) и опционально ta-lib, scipy, scikit-learn.
  2. Сконфигурировать параметры в файле ${CLAUDE_SKILL_DIR}/config/settings.yaml, указав провайдера данных, комиссию и параметры риска.
  3. Загрузить исторические данные с помощью скрипта fetch_data.py, которые кэшируются для повторного использования.
  4. Запустить бэктест с помощью backtest.py, указав стратегию, символ, период и опциональные параметры.
  5. При необходимости выполнить оптимизацию параметров через скрипт optimize.py с заданной сеткой параметров.
  6. Проанализировать результаты в папке reports, включая сводки метрик, логи сделок, данные кривой капитала и графики.

Примеры запросов агенту

Запусти бэктест стратегии пересечения скользящих средних (sma_crossover) для BTC-USD за последний год.
Проведи оптимизацию параметров для стратегии RSI reversal на ETH-USD, чтобы найти лучшие уровни перекупленности и перепроданности.
Сравни результаты бэктестинга стратегий MACD и Bollinger Bands для BTC-USD за 2 года и покажи метрики риска.

Что понадобится

  • Python-библиотеки: pandas, numpy, yfinance, matplotlib (опционально: ta-lib, scipy, scikit-learn)
  • Доступ к Yahoo Finance через yfinance для получения исторических данных
  • Наличие директории ${CLAUDE_SKILL_DIR} для хранения скриптов, кэша данных и отчетов

Описание составлено по SKILL.md навыка, сверено 07.10.2026.

Как подключить

1Скачать навык
# возьмите папку навыка «jeremylongshore-backtesting-trading-strategies» из репозитория: # https://github.com/jeremylongshore/tons-of-skills-marketplace
2Положить папку с SKILL.md к навыкам ассистента
# положите папку навыка туда, где ассистент ищет skills: cp -r jeremylongshore-backtesting-trading-strategies/ ~/.claude/skills/jeremylongshore-backtesting-trading-strategies/

Навык — папка с файлом SKILL.md (описание + инструкции) и опциональными скриптами. Ассистент (Claude, Claude Code и совместимые) подхватывает его по описанию и следует шагам.