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Calcolatore Deflated Sharpe
Ogni combinazione di parametri provata alza l'asticella che la tua Sharpe deve superare. Inserisci il backtest e il numero di tentativi — ottieni l'asticella e se l'hai superata.
Il tuo backtest
La Sharpe dichiarata dal tuo backtest.
Giorni di calendario coperti — insieme al timeframe determina il numero di osservazioni.
Ogni variante provata prima di questa — parametri, indicatori, timeframe. Sii onesto: è tutto il punto.
Avanzate (distribuzione dei rendimenti)
0 se sconosciuta.
3 = gaussiana. Le crypto spesso 5–10.
La lettura onesta
Sharpe probabilistico (vs 0)
Probabilità che la vera Sharpe sia sopra zero, ignorando quanti tentativi ci sono voluti.
99.4%
L'asticella della fortuna dopo 20 tentativi
La Sharpe annualizzata che il migliore di 20 tentativi senza alcuna abilità mostrerebbe per puro caso. La tua Sharpe compete con questa, non con zero.
1.35
Deflated Sharpe (vs asticella della fortuna)
Probabilità che il tuo risultato superi ciò che la pura fortuna avrebbe prodotto in tutti i tentativi.
73.8%
p-value
0.262
La tua Sharpe è sopra l'asticella, ma non in modo convincente. Con così tanti tentativi, un risultato simile è compatibile con la fortuna quanto con l'abilità. Più dati o meno tentativi affinerebbero la risposta.
Il Deflated Sharpe Ratio (Bailey & López de Prado, 2014) risponde a una domanda: considerando quante varianti hai provato, la migliore è davvero migliore della migliore di altrettanti tentativi privi di abilità? Ogni tentativo in più alza la Sharpe massima attesa della pura fortuna — l'asticella. Il tuo numero conta solo se la supera su dati sufficienti. Il calcolatore usa la null standard a zero abilità (Sharpe dei tentativi dispersi dal rumore di stima) e corregge i rendimenti non normali tramite asimmetria e curtosi.
Intuizione: lancia 30 monete dieci volte ciascuna e la migliore sembrerà 'abile'. Prova 30 configurazioni e il miglior backtest sembrerà redditizio. La deflazione chiede se sembra PIÙ redditizio della moneta migliore.
L'abbiamo misurato su 11.440 backtest reali — leggi lo studio sul curve-fitting →
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