ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Canli Backtest

โดย arhancanliรุ่น 0.5.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.arhancanli/canli-backtest-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Lookahead-free backtests: point-in-time SEC factors, your prices, real costs, every variant counted.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "canli-backtest": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "canli-backtest-mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add canli-backtest -- npx -y canli-backtest-mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "canli-backtest": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "canli-backtest-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "canli-backtest": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "canli-backtest-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub arhancanli ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 18372 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 88% ของอีก 18372 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 18372 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Canli Backtest ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.5.1) เข้า registry 5 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, A1RO — Irish employment tools

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Spec Driven Development

โดย formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวานซืน
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

canli-backtest-mcp

Backtests an AI agent can trust. An MCP server that builds point-in-time factors from SEC filings, runs cross-sectional backtests of any signal on your own prices with no lookahead (enforced in code), charges costs on the actual trades, and records every variant in a trial ledger, so the best of a search is judged against the whole search instead of alone.

Local stdio only: your prices, signals and ledgers never leave your machine.

[canli-backtest-mcp on canlicapital.com](https://canlicapital.com/mcp-servers/backtest) · All Canli Capital MCP servers. Free, MIT-licensed. For every server behind one install, use canli-mcp.

Why

Three mistakes make most agent-run backtests look better than they are:

  1. Lookahead. Using a number before it was public: an annual figure in January that was filed in February, or a value that was later restated. pit_factor only uses what had been filed with the SEC by each date, as it stood then; backtest_signal only trades on signal rows dated at least lag_days trading days earlier, and stops if anything reaches past that.
  2. Free trading. Ignoring turnover. Positions drift with prices between rebalances, and costs are charged on the trades from those drifted positions to the new targets.
  3. Counting only the winner. An agent tries 200 variants and reports the best. With ledger, every run is recorded (in canli-validation-mcp's hash-chained ledger), and each reply gives the best run's deflated Sharpe after counting all of them, and the Sharpe that luck alone reaches.

Tools

toolwhat it does
list_factorsThe factors pit_factor builds and what each measures.
pit_factorA factor (roa, gross_margin, operating_margin, revenue_growth, asset_growth, accruals, or level: ) for your tickers, monthly, as known on each date. Writes a signal CSV.
backtest_signalRank on the signal, long the top quantile (and short the bottom), rebalance weekly, monthly, quarterly or every N days, with lag_days, cost_bps and an optional ledger.

Breadth lab, sweeps and labelled data

toolwhat it does
price_panelA price, dollar-volume and industry-group panel built from a fund's holdings (IVV for the S&P 500), ready for the tools below
breadth_signalsThe 24 cross-sectional signals the lab builds sleeves from, each with its reference
breadth_bookEvery signal inside every group of names as a sleeve, traded as one netted account: the book's Sharpe after costs, the netting saved, and its effective independent bets; writes the sleeves as a CSV with their specs
breadth_sweepA grid of book settings run in parallel on every core, or as shards other machines run and merge back (inputs, grid, gaps and duplicates checked); the best Sharpe is set against what the best of that many trials reaches by luck, and with split_date the chosen settings are scored after it
effective_betsHow many independent bets a set of return series holds (the participation ratio of their correlations), by series and by family
annotation_packet, annotation_agreement, annotation_goldBlind labelling packets of figures (or of a draft's figures) with guidelines and an answer key; agreement between labellers (Cohen's kappa); and a gold set with its datasheet

Size, crises and cross-validation

A backtest that assumes any size fills at the close flatters itself, so:

  • Size. Give backtest_signal a capital_usd and a dollar_volume_file. An order fills only up to max_participation of recent daily volume (10% unless you say otherwise) and pays square-root impact, with volume and volatility read from the days before each trade. The reply shows the Sharpe at $100k to $1B, and no Sharpe for a size the market could not take. Order-book depth is not modelled: it needs paid data.
  • Crises. Every reply holds the result against named crises, from the dot-com bust to the 2023 bank run. A crisis its dates do not fully cover is listed as untested, never as passed. crisis_replay does this for any returns file.
  • Cross-validation. cpcv takes every variant's returns and, for each choice of held-out blocks, chooses the best on the rest, with purge and embargo at the edges, then scores it on what was held out. You get a spread of out-of-sample results, not one path. Splits can run as shards on other machines and merge back.

A record, a league and a paper market

  • Proof ledger. proof_filings writes what companies filed into an append-only file, each line chained to the last and each batch signed, with a line for every figure a later filing changed. proof_file adds any file's hash, proof_verify checks the whole file and says which line first fails. It shows lines were not altered, not that a figure is right, and no record means only no record. Publish the head somewhere else, or the key holder could rewrite it all. The published ledger does that with a public attestation each month.
  • League. league_new, league_commit and league_score run a tournament scored after the fact: an entrant signs and commits a hash before a round closes and shows the file afterwards, and anyone with the files can rerun the table. Each record is set against the best luck gives across that many entrants. The top entrants, chosen on earlier rounds only, form a paper book. No prizes, no stakes, nobody's money.
  • Arena. arena_new, arena_orders and arena_step are a paper market for agents to trade in, cleared in a call auction, reproducible from a seed. Made-up assets and made-up money: it cannot reach anything real.
  • Agent exchange. exchange_new, exchange_join, exchange_view, exchange_orders, exchange_step and exchange_report are a closed paper market where different AI agents and scripted traders meet in limit order books, with margin rules and forced selling, so a shock can become a cascade. exchange_run runs a whole market of scripted traders in one call. Time moves in steps, each agent sees only its own account, and a hash of the tape lets anyone check a run. Made-up assets and money. The rules are in docs/AGENT_EXCHANGE.md.
  • Consensus. agent_consensus combines agents' probabilities and counts how many independent views they really hold, from how their errors move together: five models that share their mistakes are not five votes.
  • Diversifiers. find_diversifiers ranks candidates by the independent bets they add and how they behave on the book's worst days. Return is shown last and never used to rank.

Quick start

npx -y canli-backtest-mcp

Claude Code:

claude mcp add canli-backtest -- npx -y canli-backtest-mcp

Then ask: *"Build roa for these 200 tickers from 2015 to 2024, backtest it monthly on prices.csv with 10 bps costs, try quantiles 0.1, 0.2 and 0.3 in the ledger 'roa-search', and tell me whether the best one survives the search."*

Files

Both files are CSV with a date column (YYYY-MM-DD) and one column per ticker:

  • prices: closing prices, one row per trading day. Bring your own; adjust for splits and dividends if you want total returns. The server does not supply prices (vendor licences forbid passing them on).
  • signal: one row per date the values became known. pit_factor writes this; your own signal works too, as long as each row is dated by when it was available.

Empty cells are missing values, never zero.

What a result does not establish

  • Prices are yours: survivorship, splits, dividends and data errors in them pass straight into the result.
  • A backtest measures one path of history under these costs; it does not establish that the signal keeps working.
  • Costs are a flat rate per unit traded; market impact, short-borrow fees and financing are not charged unless included in cost_bps.
  • SEC values are what companies reported in XBRL, as filed; late filers, non-XBRL filers and tag changes can be missing.

Configuration

variabledefaultmeaning
CANLI_LEDGER_DIR~/.canli/ledgerswhere ledgers are kept (shared with canli-validation-mcp)
CANLI_CACHE_DIR~/.cache/canli-fundamentalsSEC data cache

Part of the Canli Capital MCP family

canli-validation-mcp (validators and the trial ledger), canli-fundamentals-mcp (SEC fundamentals point in time), canli-research-mcp (the open research record). Source: github.com/arhancanli/canlicapital. MIT licensed. Built by Arhan Canli.

ถาม PopNx