Backtest Integrity Lab

Maloobchodní platformy vám ukážou Sharpe poměr backtestu nebo čistý zisk a skončí tam. Instituce nikdy nedůvěřují surovému backtestu — ptají se, zda výsledek přežije korekci na sklon výběru a počet vyzkoušených konfigurací. Backtest Integrity Lab tuto kontrolu přináší do cMind. Je to deterministická matematika (bez AI, bez externích volání), takže je verdikt reprodukovatelný a každé číslo je vysvětlitelné.

Otevřete jej na cBots → Integrity (/quant/integrity).

Co počítá

Vzhledem k řadě výnosů (nebo křivce vlastního kapitálu/zůstatku) a počtu souprav parametrů, které jste vyzkoušeli, aby jste na ní dospěli, analyzátor hlásí:

• Sharpe poměr — za období a anualizovaný (druhá odmocnina času).
• Probabilistic Sharpe Ratio (PSR) — spolehlivost, že skutečný Sharpe překoná benchmark, zohledňuje délku historických dat, skewness a kurtosis (Bailey & López de Prado, 2012). Krátký nebo tlustoocasý záznam to snižuje.
• Deflated Sharpe Ratio (DSR) — PSR měřený proti deflovanému benchmarku: Sharpe, který byste očekávali od nejlepšího z N náhodných pokusů pod nulovou hypotézou (False Strategy Theorem). Čím více konfigurací jste vyzkoušeli, tím vyšší je latinka — to je to, co odhaluje overfit.
• t-statistica průměrného výnosu. Podle Harvey, Liu & Zhu by skutečná výhoda měla překonat t ≥ 3.0, ne učebnicový 2.0.
• Skewness / kurtosis výnosů, které informují PSR/DSR korekce.

Verdikt

Verdikt	Význam	Pravidlo
Robust	Výhoda přežije pokusy, které jste spustili.	DSR ≥ 95% a PSR ≥ 95% a |t| ≥ 3.0
Fragile	Statisticky živá, ale ne přesvědčivě — nezvětšujte jen na základě toho.	mezi těmito dvěma
Overfit	Velmi pravděpodobně artefakt skonu výběru, ne skutečná výhoda.	DSR < 90%

Každý výsledek obsahuje vysvětlení v běžné angličtině, takže důvod není nikdy skryt.

Probability of Backtest Overfitting (across trials)

Zadat počet pokusů je dobré; zadat skutečnou řadu mimo vzorek každé konfigurace, kterou jste vyzkoušeli je lepší. Vložte je do volné tabulky pokusů (jednu řadu na řádek) a cMind spustí Combinatorially-Symmetric Cross-Validation (Bailey, Borwein, López de Prado & Zhu, 2015): rozdělí pozorování do skupin a pro každý způsob výběru poloviny jako in-sample vybere nejlepší konfiguraci in-sample a zkontroluje, zda tento vítěz skončí v dolní polovině out-of-sample. Probability of Backtest Overfitting (PBO) je podíl rozdělení, kde si vítěz nezachoval generalizaci. PBO blízko 0 znamená, že nejlepší konfigurace je opravdu nejlepší; PBO 0,5 nebo více znamená, že váš proces výběru sbírá šum — verdikt se stane Overfit bez ohledu na to, jak dobře se vítěz jevil.

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

Když přijde nativní optimalizátor cTrader Console, cMind automaticky zašle svůj celý povrch pokusů sem.

Trials — číslo, které záleží

Trials je kolik sad parametrů jste otestovali předtím, než jste si vybrali tuto. Testování jedné strategie a testování deseti tisíc a udržování nejlepší jsou diametrálně odlišné věci: druhý vyrábí vysoké in-sample Sharpe náhodou. Zadat čestný počet pokusů je celý smysl — zvyšuje deflaci a může posunout "skvělý" backtest do Overfit. Když přijde nativní optimalizátor cTrader Console, cMind mu automaticky zašle skutečnou velikost mřížky sweepů.

Vstupy

• Periodické výnosy — jedno číslo za období (např. 0.01 = +1%). Nejméně dvě. Pole se ověřuje při psaní: počítá platná čísla, označuje jakýkoli token, který není číslem, a povoluje Analyze až poté, co jsou přítomny nejméně dvě čisté hodnoty (tabulka pokusů povoluje Assess overfitting až poté, co jsou připraveny dvě řady čtyř nebo více čísel).
• Křivka vlastního kapitálu / zůstatku — cMind odvozuje po sobě jdoucí jednoduché výnosy za vás.
• Přímo z běhu backtestu — bez kopírování a vkládání. Každý dokončený backtest odhaluje štít Check backtest integrity ikonu na řádku seznamu Backtest a na jeho zobrazení podrobností instance; jeden klik spustí Lab na uložené křivce vlastního kapitálu daného běhu a v dialogu zobrazí verdikt. Ikona je deaktivována, dokud se backtest nedokončí a nevytvoří zprávu, takže nikdy není mrtvý ovládací prvek. Pod pokličkou se jedná o POST /api/quant/integrity/backtest/{instanceId}, který čte křivku vlastního kapitálu uložené zprávy.

API

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

Vrátí verdikt, všechny metriky a zdůvodnění. POST /api/quant/integrity/backtest/{id} spustí stejnou analýzu na dokončeném backtestu, který vlastníte.

Why it is reliable

Statistiky jsou čistými funkcemi v jádru domény (Core.Quant) bez závislostí na infrastruktuře — nemohou být vypnuty síťovým selháním a jsou připnuty testy zlatých vektorů proti publikovaným vzorcům. Normální CDF/inverse jsou aproximace v uzavřené formě (Abramowitz-Stegun / Acklam), takže stejné vstupy vždy poskytují stejný verdikt.