Desempenho também: sobreajuste, ajuste de curva, viés de mineração de dados

Overfitting

Ajustar os parâmetros de um EA de forma precisa demais aos dados históricos, produzindo uma estratégia que tem bom backtest mas desempenho ruim em dados não vistos, porque explora o ruído em vez de padrões reais do mercado.

Como o overfitting acontece

Todo EA tem parâmetros ajustáveis. Otimizar todos eles ao mesmo tempo em um backtest longo produz parâmetros que se ajustam às características idiossincráticas daqueles dados históricos específicos, não à dinâmica subjacente do mercado.

Sinais de alerta no marketing de um EA

  • Taxa de acerto acima de 90% em um backtest de mais de 5 anos sem histórico ao vivo
  • Parâmetros de estratégia que parecem suspeitamente precisos (p. ex., EMA de período 37, stop de 23,7 pips)
  • Nenhum desempenho de walk-forward ou fora da amostra é mostrado
  • Janela de backtest inferior a 3 anos
  • Índice de Sharpe acima de 3,0 sem explicação

Soluções parciais

Use menos parâmetros e mais interpretáveis; exija uma análise de walk-forward antes da publicação; teste em vários instrumentos além do par otimizado.

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