Wie kann man am besten entscheiden, auf welchen Daten man aufbauen will?

Ich überlege gerade, wie ich die IS- und OOS-Daten am besten auswählen kann...

In den StrategyLab-Lektionen wurde die H1-Strategie auf der Grundlage von Daten aus den Jahren 2003 bis 2019 entwickelt, und alle diese Daten waren effektiv IS.

In der Masterclass "Quastic lessons - building a similar strategy" werden Daten aus den Jahren 2013-2016 verwendet, und das Verhältnis zwischen IS und OOS wird auf 50/50 festgelegt.

Wie können wir also am besten entscheiden, welche Daten wir für den Aufbau verwenden? Wie entscheiden wir, ob es am besten ist, diese Daten in IS und OOS aufzuteilen oder alles als IS zu belassen und einen kürzeren, neueren Zeitraum als OOS zu verwenden?

Es gibt nicht den einen besten Weg, dies einzustellen. Die Idee hinter OOS ist es, eine anständige Menge an "ungesehenen" Daten zur Leistungsüberprüfung zu haben. Einige Händler verwenden einen winzigen IS-Anteil und überprüfen eine große Menge an OOS-Daten, während andere verschiedene IS/OOS-Splits verwenden.

OOS sollte idealerweise auf Daten gesetzt werden, die sich in gewisser Weise von IS unterscheiden, d.h. das Marktregime ändert sich zwischen den Datenperioden, um eine Strategie mit OOS-Daten einem Stresstest zu unterziehen.

Vielen Dank, Tomas, das ist sehr hilfreich.

Gibt es einen wirklichen Unterschied zwischen...

a) ausdrückliche Angabe eines Bereichs als OOS innerhalb eines größeren Bereichs

b) nicht auf einem bestimmten Bereich aufbauen und diesen dann in robusten Tests als eine Art "manuelles OOS" verwenden

Ich denke, dass es keinen wirklichen Unterschied gibt (vorausgesetzt, die Daten sind in beiden Szenarien gleich)?

Ich nehme an, dass die Möglichkeit, IS- und OOS-Perioden anzugeben, es uns erlaubt, eine Vielzahl von beiden über einen Bereich auszuwählen?