إنتقل إلى المحتوى الرئيسي

مختبر سلامة Backtest

المنصات التجزئة تعرض عليك نسبة Sharpe للـ backtest أو الربح الصافي وتتوقف هناك. المؤسسات لا تثق أبداً بـ backtest الخام — فهي تسأل عما إذا كانت النتيجة تتحمل التصحيح للانحياز الاختياري وعدد التكوينات التي حاولت. يجلب مختبر سلامة Backtest هذا الفحص إلى cMind. إنها رياضيات حتمية (بدون AI، بدون استدعاءات خارجية)، لذا فإن الحكم قابل للتكرار وكل رقم قابل للتفسير.

افتحه على cBots → Integrity (/quant/integrity).

ما يحسبه​

بالنظر إلى سلسلة الإرجاع (أو منحنى الأسهم/الرصيد) وعدد مجموعات المعاملات التي حاولت الوصول إليها، يبلغ المحلل:

  • نسبة Sharpe — لكل فترة وسنويًا (جذر الوقت).
  • Probabilistic Sharpe Ratio (PSR) — الثقة بأن Sharpe الحقيقي يتغلب على المعيار، مع الأخذ في الاعتبار مدة السجل والانحراف والتفرطح (Bailey & López de Prado، 2012). السجل القصير أو السميك الذيل يقلل منه.
  • Deflated Sharpe Ratio (DSR) — PSR المقاس مقابل معيار معدل: Sharpe الذي تتوقعه من أفضل N محاولات عشوائية تحت الفرضية الصفرية (نظرية الاستراتيجية الكاذبة). كلما زاد عدد التكوينات التي حاولت، كلما ارتفعت الحد — هذا ما يمسك الإفراط في التجهيز.
  • t-statistic لمتوسط العائد. باتباع Harvey و Liu و Zhu، يجب على الحافة الحقيقية أن تتجاوز t ≥ 3.0، وليس 2.0 الموجود في الكتب المدرسية.
  • Skewness / kurtosis للعوائد، التي تغذي تصحيحات PSR/DSR.

الحكم​

الحكمالمعنىالقاعدة
Robustالحافة تتحمل المحاولات التي قمت بها.DSR ≥ 95% و PSR ≥ 95% و |t| ≥ 3.0
Fragileحي إحصائياً ولكن ليس بشكل مقنع — لا تكبر على هذا وحده.بين الاثنين
Overfitعلى الأرجح قطعة من الانحياز الاختياري، وليس حافة حقيقية.DSR < 90%

تحمل كل النتيجة أساسًا باللغة الإنجليزية البسيطة حتى لا يتم إخفاء "السبب" أبداً.

احتمالية Backtest Overfitting (عبر المحاولات)​

إطعام عدد المحاولات count جيد؛ إطعام سلسلة العينة الخارجية الفعلية لكل تكوين حاولت أفضل. الصقها في شبكة المحاولات الاختيارية (سلسلة واحدة في السطر) و cMind تشغل Combinatorially-Symmetric Cross-Validation (Bailey، Borwein، López de Prado و Zhu، 2015): فهي تقسم الملاحظات إلى مجموعات، وبالنسبة لكل طريقة لاختيار النصف كعينة داخلية تختار أفضل تكوين داخلي وتتحقق مما إذا كان الفائز ينتقل إلى النصف الأسفل خارج العينة. Probability of Backtest Overfitting (PBO) هي نسبة الانقسام حيث فشل الفائز في التعميم. يعني PBO بالقرب من 0 أن أفضل تكوين هو الأفضل فعلاً؛ يعني PBO بنسبة 0.5 أو أكثر أن عملية الاختيار الخاصة بك تختار الضوضاء — الحكم يصبح Overfit بغض النظر عن مدى جودة ظهور الفائز.

POST /api/quant/pbo
{ "trials": [[...], [...], ...] }

عندما يصل محسن cTrader Console الأصلي، سيقوم cMind بإطعام سطح محاولة كامل هنا تلقائياً.

المحاولات — الرقم الذي يهم​

Trials هو كم عدد مجموعات المعاملات التي اختبرتها قبل اختيار هذا. اختبار استراتيجية واحدة واختبار عشرة آلاف والاحتفاظ بالأفضل أشياء مختلفة تماماً: الثانية تصنع Sharpe عالياً داخل العينة بالصدفة. إطعام عدد المحاولات الصادق هو الفكرة كاملة — فهو يرفع الانكماش ويمكن أن ينقل backtest "الرائع" إلى Overfit. عندما يصل محسن cTrader Console الأصلي، يقوم cMind بإطعام حجم الشبكة الحقيقي للكنس تلقائياً.

المدخلات​

  • العوائد الدورية — رقم واحد في الفترة (على سبيل المثال 0.01 = +1%). اثنان على الأقل. يتحقق الحقل أثناء الكتابة: يحسب الأرقام الصحيحة، يسمي أي رمز ليس رقماً، وينشط Analyze فقط مرة واحدة يكون هناك قيم نظيفة اثنتان على الأقل (شبكة المحاولات تنشط Assess overfitting مرة واحدة توجد سلسلتا أربعة أرقام أو أكثر كل منها).
  • منحنى الأسهم / الرصيد — cMind يشتق العوائد البسيطة المتتالية لك.
  • مباشرة من backtest run — بدون نسخ لصق. كل backtest مكتمل يعرض رمز درع Check backtest integrity على صف قائمة Backtest وعلى عرض تفاصيل الحالة الخاصة به؛ انقر واحد يشغل المختبر على منحنى الأسهم المخزن لتلك الحالة ويظهر الحكم في مربع حوار. يتم تعطيل الرمز حتى يكتمل backtest وينتج تقريراً، لذا فهو لا يكون أبداً عنصر تحكم ميت. تحت الغطاء هذا هو POST /api/quant/integrity/backtest/{instanceId}، والذي يقرأ منحنى الأسهم في التقرير المخزن.

API​

POST /api/quant/integrity
{ "returns": [0.006, 0.004, 0.006, ...], "trials": 250 }

يعيد الحكم وجميع المقاييس والعقل المنطقي. POST /api/quant/integrity/backtest/{id} يشغل نفس التحليل على backtest مكتمل تملكه.

لماذا هو موثوق​

الإحصاءات هي وظائف نقية في نواة المجال (Core.Quant) بدون أي اعتماديات على البنية التحتية — لا يمكن إحضارها من خلال انقطاع شبكي، وتثبيتها بواسطة اختبارات متجهة ذهبية وحدة ضد الصيغ المنشورة. CDF العادي / معكوس هي تقريبات على شكل مغلق (Abramowitz-Stegun / Acklam)، لذا فإن نفس المدخلات تسفر دائماً عن نفس الحكم.