Notre avis
Détecte et analyse la décroissance de l'alpha dans les stratégies de trading à l'aide d'indicateurs statistiques.
Points forts
- Fournit des indicateurs multiples (Sharpe, IC, hit rate, capacité, régime) pour une évaluation complète.
- Permet des seuils et périodes personnalisables pour s'adapter à différentes stratégies.
- Génère des recommandations actionnables basées sur la sévérité des signaux.
Limites
- Nécessite des données de rendement historiques fiables et à fréquence régulière.
- Les seuils de sévérité (0.3, 0.6) sont arbitraires et peuvent ne pas convenir à toutes les stratégies.
- Ne détecte pas les causes sous-jacentes de la décroissance (ex: changement de régime de marché).
Utilisez cette compétence pour surveiller régulièrement la santé de vos stratégies de trading et identifier les pertes de performance avant qu'elles ne deviennent critiques.
Ne l'utilisez pas pour des stratégies avec un historique trop court (moins de 30 jours) ou dans un contexte où les données de benchmark ne sont pas disponibles.
Analyse de sécurité
SûrThe skill performs analytical computation on internal data using a Python class; it does not invoke destructive commands, external data exfiltration, or hidden payloads. No elevated permissions or dangerous tools are declared.
Aucun point d'attention détecté
Exemples
/alpha-decay/alpha-decay --strategy momentum-001 --threshold 0.25 --period 90/alpha-decay --strategy mean-reversion-002 --detailedname: alpha-decay description: Detect and analyze strategy alpha decay signals argument-hint: "[--strategy id|--all|--threshold pct|--period days]"
Alpha Decay Detection
Detect and analyze alpha decay in trading strategies using statistical methods.
Usage
/alpha-decay- Check all active strategies/alpha-decay --strategy momentum-001- Analyze specific strategy/alpha-decay --threshold 0.3- Custom decay threshold/alpha-decay --period 90- Analysis period in days/alpha-decay --detailed- Show detailed decay metrics
Decay Indicators
| Indicator | Description | Warning Level | |-----------|-------------|---------------| | Sharpe Decay | Rolling Sharpe ratio decline | > 30% decline | | IC Decay | Information coefficient drop | IC < 0.02 | | Hit Rate | Win rate degradation | < 45% | | Capacity | Returns vs AUM correlation | r < -0.3 | | Regime | Regime change detection | Confidence > 0.8 |
Related Files
scripts/risk_management/strategy_analytics.py- AlphaDecayDetector classscripts/risk_management/alpha_research.py- Signal evaluationservices/risk/risk_manager.py- Strategy monitoring
Instructions
When this skill is invoked:
-
Parse arguments:
- No args: Scan all active strategies
--strategy <id>: Single strategy analysis--threshold: Custom decay threshold (default 0.3)--period: Lookback period in days (default 60)
-
Load strategy data:
- Fetch returns from database/API
- Get strategy metadata and targets
- Load benchmark/factor returns
-
Run decay detection:
from risk_management.strategy_analytics import AlphaDecayDetector detector = AlphaDecayDetector( decay_threshold=0.3, confidence_level=0.95, lookback_window=60 ) signals = detector.detect_decay(returns) -
Display decay report:
Alpha Decay Analysis ═══════════════════════════════════════════════════════════ Strategy: momentum-001 Period: Last 60 days Status: ⚠️ WARNING - Decay signals detected DECAY SIGNALS ───────────────────────────────────────────────────────── Signal Severity Confidence Description ───────────────────────────────────────────────────────── Sharpe Decay 0.65 87% Sharpe dropped 42% IC Decay 0.45 72% IC now 0.015 (was 0.04) Hit Rate 0.30 65% Win rate 43% (target 52%) METRICS COMPARISON ───────────────────────────────────────────────────────── Metric Current Historical Change ───────────────────────────────────────────────────────── Sharpe Ratio 0.85 1.45 -41% IC Mean 0.015 0.042 -64% Hit Rate 43% 52% -17% Avg Return 0.02% 0.08% -75% RECOMMENDATIONS ───────────────────────────────────────────────────────── 1. Review regime indicators - potential regime change 2. Check for crowding in signal factors 3. Validate data inputs for drift 4. Consider reducing position sizing by 50% -
For
--detailed:- Rolling IC time series
- Distribution shift analysis
- Factor exposure changes
- Correlation regime changes
-
Severity thresholds:
- ACTIVE: No decay (severity < 0.3)
- WARNING: Moderate decay (0.3 <= severity < 0.6)
- CRITICAL: Severe decay (severity >= 0.6)
Ingénierie de Prompts
Data & IA
Bonnes pratiques et templates de prompt engineering pour maximiser les résultats IA.
Visualisation de Données
Data & IA
Génère des visualisations de données et graphiques adaptés à vos données.
Architecture RAG
Data & IA
Guide de configuration d'architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation).