Pregunta sobre el análisis Walk Forward

Hola,

Con el WFA, ¿por qué empezamos por los datos más antiguos, optimizamos un porcentaje de los datos, luego probamos un porcentaje de los datos, avanzamos y repetimos?

En lugar de eso, ¿por qué no tomamos una porción aleatoria del historial completo (digamos 20% de los datos), optimizamos con ella, probamos con el resto de los datos (saltándonos la porción), elegimos otra porción aleatoria, probamos con el resto de los datos y repetimos esto cientos de veces?

Parece que eso daría una mejor pista de lo bien que una estrategia hace frente a los mercados cambiantes y lo sensible que es a los cambios de parámetros.

¿Qué opinas?

No es mala idea, es como una combinación de algunas funciones MC y WFM en una prueba combinada.

Sí, yo no lo llamaría Walk-Forward entonces, es más como método de verificación de robustez de Optimización Aleatoria. Pero no es difícil añadirlo ahí, lo añadiré a nuestras tareas.

+1

+1,

Esta idea es genial, parece una buena opción para añadir a SQ4,

cuando en el WFA/WFO podría haber una opción (RANDOMIZACIÓN) para marcar/desmarcar,

cuando esta opción está marcada los datos % partes serán aleatorios,

si no está marcada, los datos % estarán en orden,

Esta idea es muy útil para comprobar la solidez de las estrategias.

Si es karish. Bravo mikeyc excelente idea

De hecho, podría ayudar a clasificar y eliminar estrategias antes de WFM y debería pertenecer a las pruebas de robustez con fines de automatización. 

Podemos tomar el periodo IS-Validación, optimizarlo y probar la estrategia optimizada en IS-Entrenamiento y OOS 🙂.