Noon Barbari

Données ouvertes · CC BY 4.0

Recherche et données ouvertes

Nous publions les données brutes derrière notre recherche pour que chacun puisse vérifier les chiffres, refaire l'analyse ou s'appuyer dessus. Réutilisation libre avec attribution.

Jeu de données curve fitting des stratégies crypto (juillet 2026)

Chaque combinaison de paramètres de 10 templates classiques, backtestée sur 20 paires crypto en barres quotidiennes depuis 2021 — chacune notée deux fois : sur les premiers 70 % de l'historique (in-sample) et sur les derniers 30 % jamais vus par la configuration (out-of-sample). Une ligne par run.

11,440
runs du moteur
5,720
configurations de paramètres
10 × 20
templates × coins
70/30
split chronologique IS/OOS

Téléchargements

Résultats et méthodologie dans l'article : Nous avons backtesté 5 720 configurations de stratégie — l'essentiel de ce qui semble bon est du curve fitting

Schéma

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

Licence et citation

Le jeu de données est publié sous Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0) — utilisez-le dans des articles, papiers ou produits, avec un simple lien en retour. Citation suggérée :

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}
}

Le jeu de données décrit des backtests hypothétiques sur la période passée indiquée. Ce sont des données de recherche, pas des conseils en investissement ; les performances passées ne préjugent pas des résultats futurs.