Към всички skills

backtest

alsk1992 · Тестване

Test trading strategies on historical data with Monte Carlo simulation

Оригинален текст · няма потвърден превод на български

Теми: agi · ai · arbitrage · claude · crypto · defi · ethereum · futures · hft · hyperliquid · kalshi · polymarket · prediction-markets · pumpswap · solana

Първо прочетете инструкцията.

Файлът се зарежда от посочения източник само по ваше действие. Можете да го прочетете тук, да го копирате или да го запазите като .md.

Оригинален SKILL.md
GitHub хранилище
Звезди на репото
2815
Лиценз
MIT
Последна проверка на записа
22.09.2026 г.

Добавете в своя инструмент.

Командата отваря избора на skills от репозитория. Прочетете файла и условията на автора преди изпълнение.

npx skills add alsk1992/CloddsBot

Страницата копира текст. Не инсталира и не изпълнява нищо на устройството ви.

Откъс от SKILL.md

Началото на файла на автора, без превод.

Backtest - Complete API Reference

Validate trading strategies using historical data, walk-forward analysis, and Monte Carlo simulation.


Chat Commands

Run Backtest

/backtest momentum --from 2024-01-01 --to 2024-12-31
/backtest mean-reversion --market "Trump 2028" --days 90
/backtest my-strategy --capital 10000

Quick Stats

/backtest stats momentum           Show strategy metrics
/backtest compare momentum arb     Compare two strategies
/backtest monte-carlo momentum     Run Monte Carlo simulation

Results

/backtest results                  Show recent results
/backtest stats                    Alias for results
/backtest results <id> --detailed  Detailed breakdown
/backtest export                   Export last results as CSV

TypeScript API Reference

Create Backtest Engine

import { createBacktestEngine } from 'clodds/backtest';

const backtest = createBacktestEngine({
  // Data source
  dataSource: 'polymarket',  // or custom data provider

  // Capital
  initialCapital: 10000,

  // Fees (Polymarket: 0% on most markets; Kalshi: ~1.2% avg)
  fees: {
    maker: 0,       // 0% maker fee (Polymarket most markets)
    taker: 0,       // 0% taker fee (Polymarket most markets)
    // For 15-min crypto markets or Kalshi, use: taker: 0.012
  },

  // Slippage model
  slippageModel: 'realistic',  // 'none' | 'fixed' | 'realistic'
  slippageBps: 10,
});

Run Basic Backtest

const result = await backtest.run({
  strategy: 'momentum',
  startDate: '2024-01-01',
  endDate: '2024-12-31',
  parameters: {
    lookbackPeriod: 14,
    entryThreshold: 0.02,
    exitThreshold: 0.01,
  },
});

console.log(`Total Return: ${result.totalReturn}%`);
console.log(`Sharpe Ratio: ${result.sharpeRatio}`);
console.log(`Max Drawdown: ${result.maxDrawdown}%`);
console.log(`Win Rate: ${result.winRate}%`);
console.log(`Profit Factor: ${result.profitFactor}`);

Walk-Forward Analysis

Целият SKILL.md в GitHub