Pack reciente de prompts

Verificación realista de backtests de bots: 11 prompts de IA para validar backtests

Pack para comprobar si el backtest de un bot de trading es lo bastante robusto para avanzar hacia paper trading o ejecución en producción.

Añadido 31 de mayo de 2026 11 prompts listos para copiar Vinculado a la biblioteca

Prompts de IA listos para copiar de verificación realista de backtests de bots

Cuadro de evaluación de realidad de backtest

Empieza aquí Pro

Puntúa si el backtest de un bot de trading está listo para validación más profunda o todavía parece una demo curve-fit.

Pruebas retrospectivas

ID 390

Actúa como revisor de estrategias de trading. Puntúa mi backtest de bot backtest summary de 0 a 100 en calidad de datos, tamaño de muestra, costes, deslizamiento, lookahead bias, riesgo de sobreajuste, cobertura de regímenes y realismo de ejecución en producción. Devuelve primero los mayores riesgos de fallo.

Detector de trampas de look-ahead bias

Principiante

Comprueba si un backtest usó accidentalmente información que no habría existido en el momento de decisión.

Pruebas retrospectivas

ID 391

Audita mis reglas de estrategia reglas de la estrategia para look-ahead bias. Revisa timestamps de señales, cálculos de indicadores, uso de cierre de vela, datos revisados, eventos corporativos, membresía de índices, ventanas de entrenamiento de modelos y temporización de ejecución de órdenes. Explica cada posible fuga y cómo testearla.

Revisión de realismo de deslizamiento, comisiones y ejecuciones

Pro

Añade costes reales de ejecución a un backtest para que ejecuciones perfectos no oculten una estrategia frágil.

Pruebas retrospectivas

ID 392

Revisa mis supuestos de backtest para mercado. Añade comisiones de transacción realistas, spread, deslizamiento, ejecuciones parciales, latencia y condiciones de liquidez peores de lo normal. Muestra cómo deberían hacerse stress tests de los resultados si los costes se duplican o los spreads se amplían durante volatilidad.

Sanity check de número de trades y tamaño de muestra

Principiante

Evita que los usuarios confíen en un Sharpe alto, win rate o curva de beneficios construidos con muy pocas operaciones.

Pruebas retrospectivas

ID 393

Evalúa si mi muestra de backtest es lo bastante grande. Tengo number of trades operaciones durante periodo temporal con win rate 20% y expectativa result. Explica límites de confianza, cobertura de regímenes, dependencia de outliers y qué pruebas adicionales se requieren.

Constructor de split walk-forward

Intermedio

Convierte un solo backtest en ventanas continuas in-sample y out-of-sample.

Validación walk-forward

ID 394

Diseña un plan de validación walk-forward para mi estrategia en mercado usando marco temporal. Elige longitudes de ventana in-sample y out-of-sample, frecuencia de reoptimización, reglas de embargo, métricas aprobado/rechazado y cómo combinar todos los resultados out-of-sample.

Stress test Monte Carlo de drawdown

Intermedio

Prueba si la estrategia sobrevive a trades barajados, rachas perdedoras y mala secuenciación.

Infraestructura de bots

ID 395

Crea un plan de stress test Monte Carlo para mis operaciones de backtest. Incluye reordenamiento de trades, retornos bootstrap, secuenciación escenario pesimista, shocks de comisiones/deslizamiento, distribución de drawdown máximo, controles de riesgo de ruina y límites de tamaño de posición según los resultados.

Heatmap de sensibilidad de parámetros

Intermedio

Comprueba si la rendimiento depende de un ajuste de parámetros afortunado en lugar de una zona robusta.

Pruebas retrospectivas

ID 396

Construye un test de sensibilidad de parámetros para mi estrategia estrategia. Identifica parámetros clave, define rangos sensatos, crea un plan de heatmap y explica cómo distinguir entre una meseta robusta y un pico frágil causado por sobreajuste.

Revisión de robustez de régimen

Intermedio

Prueba si un bot sobrevive a distintos regímenes de volatilidad, tendencia, liquidez y correlación.

Infraestructura de bots

ID 397

Haz stress-test de mi bot en regímenes de mercado: low-volatility chop, tendencia de alta volatilidad, crash, rebote, sequía de liquidez y ruptura de correlación. Para cada régimen, enumera modos de fallo esperados, métricas a supervisar y reglas para reducir o pausar el bot.

Gate de graduación a trading simulado

Intermedio

Crea reglas objetivas para pasar de backtest a trading simulado y luego a tamaño mínimo en vivo.

Validación walk-forward

ID 398

Crea una lista de verificación de graduación de backtest a trading simulado y a tamaño mínimo en vivo. Incluye duración mínima de trading simulado, conciliación de ejecución, tolerancia de deslizamiento, calidad de alertas, límites de drawdown, requisitos de registro de eventos y condiciones de stop.

Auditoría de survivorship y universo

Pro

Comprueba si el universo de backtest excluyó silenciosamente activos que fallaron, fueron delistados o dejaron de ser operables.

Pruebas retrospectivas

ID 399

Audita mi universo de backtest universo de activos por survivorship bias. Revisa activos delistados, datos solo de miembros actuales, componentes históricos no disponibles, eventos corporativos, filtros de liquidez, listings en exchanges y si la estrategia realmente podía operar cada activo en ese momento.

Reglas de interruptor de emergencia en producción

Pro

Define cuándo un bot debería reducir tamaño, dejar de operar o requerir revisión humana tras el despliegue.

Infraestructura de bots

ID 400

Diseña reglas de interruptor de emergencia de producción para mi bot de trading. Incluye pérdida diaria máxima, drawdown máximo, pico de deslizamiento, caída de datos, rechazo de órdenes, latencia, tasa de ejecución inusual, cambio de régimen, incidente de exchange y procedimientos de override manual.

Copiar el paquete completo

Incluye título del pack, descripción, subcategorías, IDs de prompts, dificultad y texto del prompt.