Bom dia.
Os candles são formados pela movimentação de preços, a abertura significa o primeiro preço negociado, a máxima o preço mais alto negociado, a mínima o menor preço negociado, e o fechamento, o ultimo preço negociado, tendo em mente que cada candle contem um tempo determinado, isto é as negociações contidas apenas naquele tempo de negociação.
Um boxplot é uma representação estatística para a detecção de outliers (medições extremas), e neste caso não é o que é representado.

O Drawdown não é indiferente e é bem importante para a avaliação de uma estratégia. O Drawdown é a retração da curva de capital acumulada dos retornos. Em geral é analisado o drawdown médio e o máximo, que são justamente os valores na média das variações dos topos e fundos da curva de capital e a maior retração desse tipo em um determinado período, respectivamente. Então é muito importante na avaliação final. Ao comparar duas estratégias com mesmo retorno sempre será mais favorável escolher aquela que apresentar o menor drawdown possível.

Testes estatísticos não são exclusivos do mercado financeiro. Podem sim ser utilizados em quaisquer outras áreas para a validação ou invalidação de hipóteses na construção de um modelo estatístico.

Infelizmente não há um site que eu possa indicar que centraliza todas essas informações, há conteúdos espalhados pelo youtube, e alguns cursos sobre python voltados a data science (eu utilizei o datacamp, mas existem diversos outros sites com essa intenção) podem te ajudar a entender bastante as ferramentas utilizadas. Algumas palavras chaves que podem direcionar as suas pesquisas para conteúdos em python que ajudarão em um desenvolvimento de uma ferramenta de backtest: busque sobre o que é e como utilizar a biblioteca pandas, entender e aprender a utilizar APIs para download de informações de sites como o yahoo finance é bem útil (web scraping em geral), e ferramentas estatísitcas e de machine learning em geral são bem úteis (bibliotecas como scikit-learn).

Com essas informações acredito que as suas buscas já ficarão mais concentradas e poderá achar mais facilmente conteúdos direcionados e que podem te ajudar a construir uma ferramenta para fazer os seus próprios backtestes!

A resposta para a segunda pergunta é [ Survivorship Bias, Overfitting e Look-Ahead Bias ] . Isto porque esses são em geral os problemas mais comuns encontrados em Backtestes. Survivorship Bias é o viés de quando ao analisar um universo de ações só se tomam os exemplos que sobreviveram ao teste do tempo, sem considerar aquelas ações que fecharam o capital, ou empresas que faliram no meio do caminho, um exemplo seria utilizar a composição atual de ações do índice Ibovespa para analisar o mercado em 2010, algumas ações nem existiam naquele período, outras ainda eram empresas 'engatinhando' e ainda não faziam parte do índice Ibovespa de ações. O Overffiting se trata de utilizar uma mesma base de dados para criar uma hipótese e uma otimização, fazendo assim com que toda a informação dessa base de dados seja incorporada na própria hipótese, neste caso um exemplo seria fazer um backteste com dados de 2019 a 2020, utilizar esses mesmos dados para fazer uma otimização até que a sua estratégia tenha um retorno positivo e um risco mínimo, porém como ela ficou altamente especializada nessa janela de tempo, essa estratégia otimizada provavelmente não funcionará em outras situações. Por fim o Look-Ahead bias é um viés de utilizar informações do futuro, um caso especial dessas informações é justamente o próprio survivorship Bias, quando se utilizam empresas que já se sabe que triunfaram em um tempo passado, mas isso pode ser bem mais sutil, como a utilização de uma média móvel com a aplicação errada (por exemplo considerar o meio do intervalo da janela de dados como o ponto de média móvelao invés de considerar o fim do período como o ponto para o valor da média móvel) ou considerar o preço de fechamento no começo de um dia, e coisas desse tipo.

As outras alternativas são alguns termos conhecidos mas que não tem nenhuma relação com backtestes ou termos que são puramente inventados e que não existem!

Infelizmente não há um site que eu possa indicar que centraliza todas essas informações, há conteúdos espalhados pelo youtube, e alguns cursos sobre python voltados a data science (eu utilizei o datacamp, mas existem diversos outros sites com essa intenção) podem te ajudar a entender bastante as ferramentas utilizadas. Algumas palavras chaves que podem direcionar as suas pesquisas para conteúdos em python que ajudarão em um desenvolvimento de uma ferramenta de backtest: busque sobre o que é e como utilizar a biblioteca pandas, entender e aprender a utilizar APIs para download de informações de sites como o yahoo finance é bem útil (web scraping em geral), e ferramentas estatísitcas e de machine learning em geral são bem úteis (bibliotecas como scikit-learn).

Com essas informações acredito que as suas buscas já ficarão mais concentradas e poderá achar mais facilmente conteúdos direcionados e que podem te ajudar a construir uma ferramenta para fazer os seus próprios backtestes!

Testes estatísticos não são exclusivos do mercado financeiro. Podem sim ser utilizados em quaisquer outras áreas para a validação ou invalidação de hipóteses na construção de um modelo estatístico.

O Drawdown não é indiferente e é bem importante para a avaliação de uma estratégia. O Drawdown é a retração da curva de capital acumulada dos retornos. Em geral é analisado o drawdown médio e o máximo, que são justamente os valores na média das variações dos topos e fundos da curva de capital e a maior retração desse tipo em um determinado período, respectivamente. Então é muito importante na avaliação final. Ao comparar duas estratégias com mesmo retorno sempre será mais favorável escolher aquela que apresentar o menor drawdown possível.

Bom dia.
Os candles são formados pela movimentação de preços, a abertura significa o primeiro preço negociado, a máxima o preço mais alto negociado, a mínima o menor preço negociado, e o fechamento, o ultimo preço negociado, tendo em mente que cada candle contem um tempo determinado, isto é as negociações contidas apenas naquele tempo de negociação.
Um boxplot é uma representação estatística para a detecção de outliers (medições extremas), e neste caso não é o que é representado.