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Parameter-plateau robustness check (noise-injection analog) via fastbt sweep integration

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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
python
Ambito
data, testing

Direzione di ricerca

Start by reading the statistical-testing skill section and AGENTS.md, especially its notes on strategy state isolation and concurrent parameter sweeps. Define the Tier 1 sweep table input and plateau verdict first, then investigate the fastbt sweep entry points for Tier 2. Done means both tiers produce a neighborhood report with the specified SPIKE DETECTED or PLATEAU verdict.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

enhancement

Context

The QuantGPT noise-injection test (add Gaussian noise to factor values, 0.1–2.0× std; pass if IC at 0.5× noise retains ≥50%) ports to strategy validation only as a parameter-perturbation check: perturb strategy parameters slightly and verify performance degrades gracefully. An optimum sitting on a plateau is robust; a spike means the backtest is overfit to that exact parameter value.

This requires data the statistical-testing skill cannot generate alone: a parameter-sweep results table (param value → metric) or engine re-runs.

Proposal

Two-tier integration:

Tier 1 — sweep table input (data-only, skill-side):

  • Accept a sweep results file (e.g. threshold, sharpe columns).
  • For chosen optimum θ*, evaluate neighbors θ* ± δ (and optionally ±2δ):
    • Pass: min(neighbor_metric) / optimal_metric ≥ 0.5 (mirrors QuantGPT 50% noise retention)
    • Also check smoothness: fit local quadratic/loess, flag high-curvature optima
  • Report: heatmap-style ASCII table of parameter neighborhood + plateau verdict

Tier 2 — engine integration (fastbt-side):

  • Given a Strategy class + perturbation grid, run backtests via fastbt's concurrent.futures parameter sweeps (AGENTS.md: strategy state isolation exists for exactly this).
  • Feed resulting sweep table into Tier 1 check.

Acceptance

  • Tier 1: skill section handles param sweep → plateau verdict with no engine dependency
  • Tier 2: helper that takes Strategy + grid, runs sweeps in parallel, returns sweep table
  • Output uses existing tweet-style format with ⚠️ SPIKE DETECTED / ✅ PLATEAU verdicts
Lingua principale
Python
Stelle
28
Fork
17
Merge medio
8h 50m
PR unite (30g)
2

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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