Notre avis
Détecte et analyse les signaux de dégradation de l'alpha dans les stratégies de trading à l'aide de méthodes statistiques.
Points forts
- Analyse multi-indicateurs (Sharpe, IC, hit rate, capacité, régime) pour une détection robuste de la décroissance d'alpha.
- Seuils de sévérité configurables permettant d'adapter la sensibilité aux alertes.
- Rapport détaillé avec recommandations exploitables pour ajuster la stratégie.
Limites
- Nécessite des données historiques suffisamment longues pour être fiable (période minimale recommandée).
- Les indicateurs statistiques peuvent donner des faux positifs en période de volatilité normale.
- Ne remplace pas une analyse fondamentale approfondie des causes de dégradation.
Utilisez cette compétence pour surveiller la santé de vos stratégies de trading automatisées et détecter précocement les signes de perte d'efficacité.
Ne l'utilisez pas pour des stratégies avec peu d'historique ou dans un environnement de marché très instable sans calibration préalable des seuils.
Analyse de sécurité
SûrThe skill performs analytical computations on financial data without any destructive or exfiltrating actions. It references local Python modules for analysis and only fetches data from existing database/API sources, posing no security risk.
Aucun point d'attention détecté
Exemples
/alpha-decay/alpha-decay --strategy momentum-001 --threshold 0.3 --period 90 --detailed/alpha-decay --all --period 45name: 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).