Noon Barbari

Datos abiertos · CC BY 4.0

Investigación y datos abiertos

Publicamos los datos en bruto detrás de nuestra investigación para que cualquiera pueda comprobar las cifras, repetir el análisis o construir sobre ellos. Reutilización libre con atribución.

Dataset de curve fitting de estrategias cripto (julio de 2026)

Cada combinación de parámetros de 10 plantillas clásicas, backtesteada en 20 pares cripto con barras diarias desde 2021 — cada una puntuada dos veces: en el primer 70% del histórico (in-sample) y en el último 30% que la configuración nunca vio (out-of-sample). Una fila por run.

11,440
runs del motor
5,720
configuraciones de parámetros
10 × 20
plantillas × monedas
70/30
split cronológico IS/OOS

Descargas

Los hallazgos y la metodología están en el artículo: Backtesteamos 5.720 configuraciones de estrategia — la mayoría de lo que parece bueno es curve fitting

Esquema

ColumnTypeDescription
templatestringStrategy template (10 house templates, default-parameter grids)
coinstringSpot pair on Binance, e.g. BTC/USDT (20 coins)
combo_idintParameter combination index within the template's grid
windowstring"is" = in-sample (first 70%), "oos" = out-of-sample (last 30%)
sharpefloatAnnualised Sharpe ratio of daily returns in the window
pnl_pctfloatNet return % in the window (from $10,000, standard fees)
max_dd_pctfloatMaximum drawdown % in the window
tradesintClosed round-trip trades in the window
params_jsonjsonThe exact parameter overrides for this combination

Licencia y cita

El dataset se publica bajo Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0) — úsalo en artículos, papers o productos, solo enlaza de vuelta. Cita sugerida:

Noon Barbari (2026). Crypto strategy curve-fitting dataset: 11,440 backtest runs across 10 strategy templates and 20 coins with a 70/30 chronological split. https://noonbarbari.xyz/en/research

@misc{noonbarbari2026curvefit,
  author = {Noon Barbari},
  title  = {Crypto strategy curve-fitting dataset: 11,440 backtest runs
            across 10 strategy templates and 20 coins},
  year   = {2026},
  url    = {https://noonbarbari.xyz/en/research},
  note   = {CC BY 4.0}
}

El dataset describe backtests hipotéticos del periodo pasado indicado. Son datos de investigación, no asesoramiento financiero; el rendimiento pasado no garantiza resultados futuros.