Баг, который незаметно улучшает ваш бэктест

scipy.ndimage.minimum_filter1d(x, 20) кажется безобидным. Его значение по умолчанию origin=0 делает его центрированным окном [t-10, t+9] — он читает 9 будущих дней, выполняется без ошибок или предупреждений и лишь делает кривую капитала красивее. Одна пропущенная настройка однажды лишила 14 раундов исследований валидности.

lookahead-guard превращает вопрос «это не баг предвосхищения, верно?» из молитвы в повторно выполняемую врату.

Четыре независимых слоя

• A — Примитивная семантика. Равна ли этот разворачивающий/фильтр примитив истинному окну назад [t-n+1, t]? Сравнивается по клеткам с эталонной реализацией для a=1..30.

• B — Тест на будущее без учета будущего (единственный решающий). Возмущайте данные после времени t; если любые выходы на или до t изменяются, это баг предвосхирования. Зависит от отсутствия возвратов и предположений.

• C — Статический сигнальный AST. Флагицентрированные окна, отрицательный сдвиг, стандартирование полного выборочного объема, заполнение обратно, случайные разбиения.

• D — Тест на перестановку. Использует нулевое смещение по кругу вместо примитивной перетасовки — примитивная перетасовка разрушает автокорреляцию и дает оптимистичные p-значения.

Чего он не делает

Он не прогнозирует доходность, не ранжирует стратегии и не обещает прибыль. Он отвечает ровно на один вопрос: не заглядывает ли данный код или сигнал в будущее?

Установка

pip install lookahead-guard
pip install "lookahead-guard[full]"   # добавляет pandas/scipy для слоя B

Честные границы — пожалуйста, прочитайте

• Слой C — эвристика, а не доказательство. Успешное прохождение C не означает чистоту; B — реальное тестирование.

• full-sample-stat намеренно помечает кросс-секционные статистики как MEDIUM, потому что такой рисунок часто легитимен.

• negative-shift обычно безвреден — shift(-1) стандартен при формировании меток будущей доходности.

• Слой A должен сравниваться с тем же окном. Ранее версия сравнивала с len(a) вместо n и стала новой точкой загрязнения; для этого бага есть регрессионный тест.

Лицензия MIT. Чистый Python, без сетевых вызовов, без телеметрии, полностью офлайн.