backtest

npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill backtest --agent claude-code

Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.

# 백테스트 실행 및 분석 백테스트를 실행하고 전략의 성과를 분석하는 스킬입니다. ## 실행 절차 ### 1단계: 의존성 설치 ``` pip install -r requirements.txt ``` ### 2단계: 인자 파싱 `$ARGUMENTS`에서 파라미터를 추출합니다: - 첫 번째 인자: `start_date` (기본값: 3년 전, 형식: YYYY-MM-DD) - 두 번째 인자: `end_date` (기본값: 오늘, 형식: YYYY-MM-DD) - 세 번째 인자: `initial_cash` (기본값: 10000) ### 3단계: 백테스트 실행 다음 명령을 실행합니다: ``` python -c "from src.backtest.runner import run_backtest; run_backtest('{start_date}', '{end_date}', {initial_cash})" ``` ### 4단계: 결과 분석 실행 출력에서 다음 지표를 추출하여 분석합니다: #### 수익률 지표 - **최종 자산**: 초기 자본 대비 최종 포트폴리오 가치 - **CAGR**: 연평균 복합 성장률 - **총 수익률**: (최종 - 초기) / 초기 #### 국면별 분석 - 출력에서 regime 정보가 있으면 Bull/Bear/Crash/Sideways 구간별 성과를 요약합니다 ## 에러 처리 ### 데이터 다운로드 실패 시 - yfinance API 오류인지 확인 - 날짜 범위가 유효한지 점검 - 네트워크 문제 가능성 안내 ### 계산 오류 시 - `src/backtest/runner.py`를 읽어 에러 발생 지점 분석 - `src/backtest/components.py`의 BacktestDataLoader, BacktestBroker 확인 - `src/utils/calculator.py`의 데이터 요구사항 확인 (최소 253 거래일 필요) ### 일반 오류 시 - 스택 트레이스를 분석하여 원인 파악 - 관련 소스 코드를 읽고 수정 방안 제시 ## 결과 출력 형식 ``` ## 백테스트 결과 ### 설정 - 기간: {start_date} ~ {end_date} - 초기 자본: ${initial_cash} ### 성과 요약 - 최종 자산: $XX,XXX - 총 수익률: XX.X% - CAGR: XX.X% ### 국면별 분석 (가능한 경우) - Bull 구간: N일, 평균 수익률 X.X% - Bear 구간: N일, 평균 수익률