Backtest Integrity Lab

Platformy detaliczne pokazują Sharpe'a lub czysty zysk z backtestu i na tym się kończą. Instytucje nigdy nie ufają surowym backtestom — pytają czy wynik przetrwa korektę na błąd selekcji i liczbę testowanych konfiguracji. Backtest Integrity Lab przynosi to sprawdzenie do cMind. To jest deterministyczna matematyka (bez AI, bez zewnętrznych wywołań), więc werdykt jest powtarzalny i każda liczba jest wyjaśnialna.

Otwórz go w cBots → Integrity (/quant/integrity).

Co oblicza

Biorąc serię zwrotów (lub krzywę kapitału/salda) oraz liczbę zestawów parametrów, które testowałeś, aby do niego dojść, analizator raportuje:

• Wskaźnik Sharpe'a — na okres i annualizowany (pierwiastek-czasu).
• Probabilistic Sharpe Ratio (PSR) — pewność, że prawdziwy Sharpe bije benchmark, uwzględniając długość historii, skośność i kurtozę (Bailey & López de Prado, 2012). Krótka lub gruba historia obniża go.
• Deflated Sharpe Ratio (DSR) — PSR zmierzony względem zdeflatowanego benchmarku: Sharpe'a, którego spodziewałbyś się z najlepszego z N losowych prób pod nullą (False Strategy Theorem). Im więcej konfiguracji testowałeś, tym wyższa poprzeczka — to co łapie przepełnienie.
• t-statystyka średniej zwrotu. Zgodnie z Harvey, Liu & Zhu, prawdziwa krawędź powinna pokonać t ≥ 3.0, a nie podręcznik 2.0.
• Skośność / kurtoza zwrotów, które zasilają korekty PSR/DSR.

Werdykt

Werdykt	Znaczenie	Reguła
Robust	Krawędź przetrwa testy które uruchomiłeś.	DSR ≥ 95% and PSR ≥ 95% and |t| ≥ 3.0
Fragile	Statystycznie żywa ale nie przekonująco — nie skaluj na podstawie tego samego.	między dwoma
Overfit	Najprawdopodobniej artefakt błędu selekcji, a nie prawdziwa krawędź.	DSR < 90%

Każdy rezultat nosi wyraźne wyjaśnienie w języku angielskim, więc "dlaczego" nigdy nie jest ukryte.

Probability of Backtest Overfitting (across trials)

Podanie liczby prób count jest dobre; podanie rzeczywistej serii out-of-sample każdej konfiguracji którą testowałeś jest lepsze. Wklej je w opcjonalną siatkę prób (jedna seria na linię) i cMind uruchamia Combinatorially-Symmetric Cross-Validation (Bailey, Borwein, López de Prado & Zhu, 2015): dzieli obserwacje na grupy i dla każdego sposobu wyboru połowy jako in-sample wybiera in-sample najlepszą konfigurację i sprawdza czy ta zwycięzca ląduje w dolnej połowie out-of-sample. Probability of Backtest Overfitting (PBO) to frakcja podziałów gdzie zwycięzca nie uogólnił się. PBO bliskie 0 oznacza że najlepsza konfiguracja jest naprawdę najlepsza; PBO 0.5 lub więcej oznacza że proces selekcji wybiera szum — werdykt staje się Overfit niezależnie od tego jak dobry wyglądał zwycięzca.

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

Gdy natywny optimizer cTrader Console pojawi się, cMind automatycznie zasilić go tutaj pełną powierzchnią prób.

Trials — the number that matters

Trials to ile zestawów parametrów testowałeś przed wybraniem tego. Testowanie jednej strategii i testowanie dziesięciu tysięcy i utrzymanie najlepszego to zupełnie różne rzeczy: drugi produkuje wysokiego in-sample Sharpe'a przypadkowo. Podanie uczciwej liczby prób to całe znaczenie — podnosi deflatę i może przesunąć "wspaniały" backtest do Overfit. Gdy natywny optimizer cTrader Console pojawi się, cMind automatycznie zasilać go rzeczywistą wielkością gridu.

Inputs

• Periodic returns — jedna liczba na okres (np. 0.01 = +1%). Co najmniej dwa. Pole sprawdza się podczas pisania: liczy ważne liczby, flaguje każdy token który nie jest liczbą i tylko włącza Analyze gdy co najmniej dwie czystych wartości są obecne (siatka prób włącza Assess overfitting gdy dwie serie czterech lub więcej liczb każda są gotowe).
• Equity / balance curve — cMind wyprowadza kolejne proste zwroty dla ciebie.
• Straight from a backtest run — no copy-paste. Każdy ukończony backtest udostępnia tarczę Check backtest integrity ikonę na liście Backtest i na widoku szczegółów instancji; jeden klik uruchamia Lab na przechowywane krzywej kapitału tego przebiegu i pokazuje werdykt w dialogu. Ikona jest wyłączona dopóki backtest się nie ukończy i nie wyprodukuje raportu, więc nigdy nie jest martwą kontrolą. Pod maską to jest POST /api/quant/integrity/backtest/{instanceId}, która czyta przechowywane krzywę kapitału raportu.

API

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

Zwraca werdykt, wszystkie metryki i uzasadnienie. POST /api/quant/integrity/backtest/{id} uruchamia tę samą analizę na ukończonym backteście którym posiadasz.

Why it is reliable

Statystyki to czyste funkcje w domenie core (Core.Quant) z zerową zależnością infrastruktury — nie mogą być przecięte przez zawirowania sieci i są przypięte przez testy jednostkowe golden-vector względem opublikowanych formuł. Normalna CDF/inverse to zamknięte przybliżenia formy (Abramowitz-Stegun / Acklam), więc te same wejścia zawsze dają ten sam werdykt.