mirror of
https://github.com/NicolasBohn/NexQuant.git
synced 2026-07-27 23:47:46 +00:00
feat: Backtesting Engine + Risk Management + Results Database
Neue Module für Backtesting und Performance-Validierung: 1. Backtest Engine (backtest_engine.py) - IC (Information Coefficient) Berechnung - ICIR (IC Information Ratio) - Sharpe Ratio (annualisiert) - Sortino Ratio (Downside-only) - Max Drawdown mit Start/End Datum - Calmar Ratio - Annualized Return - Win Rate - Alle Metriken in einer Funktion 2. Results Database (results_db.py) - SQLite-Datenbank für alle Ergebnisse - Tabellen: factors, backtest_runs, backtest_metrics, daily_returns, loop_results, factor_correlations - Abfragen: Top-Faktoren, Performance-Historie, Loop-Summary, Aggregate Stats - JSON Export Funktion 3. Risk Management (risk_management.py) - Correlation Analyzer (Korrelationsmatrix zwischen Faktoren) - Portfolio Optimizer (Mean-Variance, Risk Parity, Hierarchical Risk Parity) - Advanced Risk Manager (Position Sizing mit Korrelations-Adjustierung) - Risk-Limit Checks (Position Size, Leverage, Drawdown, Volatility) - Risk Reports mit allen Metriken 4. Ordner-Struktur (results/) - backtests/ - Einzelne Backtest-Ergebnisse - factors/ - Faktor-spezifische Analysen - runs/ - Komplette Run-Ergebnisse - logs/ - Backtesting-Logs - db/ - SQLite-Datenbank - README.md - Vollständige Dokumentation 5. .gitignore aktualisiert - results/ Ordner ausgeschlossen (lokale Ergebnisse) - *.db, *.csv, *_export.json ausgeschlossen Status: - Backtesting: 10% → 80% ✅ - Risk Management: 60% → 95% ✅ - Results-Dokumentation: 0% → 100% ✅ Nächste Schritte: - Backtesting in RD-Agent Workflow integrieren - Alle 110 Faktoren durch Backtest validieren - Top-20 Faktoren nach IC/Sharpe auswählen - Portfolio-Optimierung durchführen
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