{"repo":"Chinghu-web/quantros","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/Chinghu-web/quantros","clone":"git clone https://github.com/Chinghu-web/quantros.git","description":"策略实盘就绪度证伪器——五门判决,回测能不能实盘,先过五门","language":"Python","stars":15,"topics":["backtest","joinquant","overfitting","quant","quantitative-finance","rading-strategies"],"license":"MIT","category":"trading","readme_excerpt":"QuantROS 策略实盘就绪度证伪器 回答一个问题: 这条漂亮的回测曲线,到底能不能实盘? 不审代码,只审行为。 定位铁律:本平台是【证伪器】,不是保证书。 它能高置信地说\"不能实盘\" (被某道门证伪);最强正向结论只是\"未被任何已知测试证伪\",永不承诺盈利。 🚀 60 秒快速开始 三种用法,一句话选: - 🌐 网页版 quantros web —— 浏览器贴收益,零命令行,出 ②③ 初筛(最低门槛) - 💻 聚宽策略 quantros jq 策略.py ... —— 零改写过五门(见下) - 📄 任何框架 quantros gate returns.csv —— 导出收益 CSV 出初筛 聚宽用户 (策略文件一行不用改): → 自动:拉数据(缓存,聚宽额度只花一次)→ 时点化沙箱重放 → 五门判决 → HTML 报告。 基本面选股类(get fundamentals)见 examples/run graham real.py ;分钟频暂不支持。 其它任何框架 (backtrader/vnpy/真格/QMT/Excel,不交代码): CSV 三列 combo,date,ret (或 equity 净值),导出教程见 EXPORT.md 。单条曲线也收。 产品架构:通用层当门 + 时点化沙箱当核 + 五门判决 三道 edge 门缺一不可(各有断言为证):②是相对排名,会放过\"稳定亏钱的家族\", ③补绝对门;①缺失时②③在撒谎的曲线上照样通过(垃圾进垃圾出),判决强制降级\"初筛\"。 沙箱自身经过物理自证:扰动未来行情,过去的每一个决策逐位不变(回归测试钉死)。 此外还有对向量化策略的 五柱深度体检 (因果/过拟合/成本/容量/稳健),逐维给 ✅通过 / ❌硬伤 / ⚪未评估,刻意不给会误导人的单一总分。 柱子 问的问题 方法 --- --- --- 一 · 因果性 偷看未来没有? 对未来注入扰动,看过去信号是否改变(物理可证) 二 · 过拟合 真 edge 还是调参运气? 样本外退化 + PBO(CSCV) 三 · 成本 扣手续费/滑点还剩多少? 盈亏平衡成本 + 换手率 四 · 容量 资金做大会不会自杀? 平方根冲击律(模型估计,非物理真值) 五 · 稳健性 只在那条历史上活,还是换个世界也活? E1 block bootstrap 重采样 + E2 压力注入 核心理念:每根柱子都标注 它对什么失明 ;\"未评估 ≠ 通过\"。 一个诚实的\"我判断不了\"远比一个虚假的\"85 分\"安全。 安装与运行 聚宽用户一条命令(取数缓存 → 零改写沙箱 → ②③ → 五门判决 → HTML 报告): 其余路径: quantros gate returns.csv (收益初筛)/ quantros positions ... (持仓)/ quantros check (自检)。 契约写错时沙箱给 带示例的中文报错 (如 on bar 返回类型、weight 非数字)。 用法(本地,代码不出门) 完整模式——把你的向量化策略类交给 diagnose ,全程本地 import: 中档模式——别的框架,只能导出持仓时: 可选:把判决(仅指标)同步到云端,代码/数据永不离开本地: 真实数据接入(可选依赖): pip install akshare 后 quantros.data.from akshare() 。 架构 柱子一 · 因果性（策略有没有偷看未来） - quantros/causality.py — 双探针测谎仪核心（尖峰探针 + 重采样探针 + 探针隔","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/Chinghu-web","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/Chinghu-web/quantros/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}