Desempenho também: WFA, teste walk-forward, teste fora da amostra

Análise walk-forward

Método de validação que otimiza repetidamente os parâmetros de um EA em uma janela de treinamento e os testa na janela de dados não vistos imediatamente seguinte, imitando as condições reais de uso.

Por que importa

Um backtest padrão otimiza os parâmetros ao longo de todo o período histórico e depois mede o desempenho sobre os mesmos dados. A análise walk-forward separa a otimização e o teste em janelas distintas, o que fornece um resultado genuíno fora da amostra.

Processo típico

  1. Otimize os parâmetros nos meses 1-12.
  2. Teste nos meses 13-14 (fora da amostra).
  3. Desloque a janela: otimize nos meses 3-14, teste nos 15-16.
  4. Repita ao longo de todo o conjunto de dados.
  5. Informe o desempenho combinado fora da amostra.

Se o desempenho fora da amostra se aproxima do desempenho dentro da amostra, a estratégia é robusta. Diferenças grandes indicam overfitting.

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