¿Cuál es la mejor manera de decidir sobre qué datos construir?

Estoy estudiando la mejor manera de seleccionar los datos IS y OOS...

En las lecciones de StrategyLab, la estrategia H1 se construyó utilizando datos de 2003 a 2019 y todos ellos eran efectivamente SI.

En la masterclass Quastic lessons - building a similar strategy - los datos utilizados son 2013-2016 y el IS y OOS se establece en 50/50.

Entonces... ¿cuál es la mejor manera de decidir qué datos utilizar para la construcción? ¿Cómo decidimos si es mejor dividir esos datos en IS y OOS o dejarlos todos como IS y utilizar un periodo más corto y reciente como OOS?

No existe una única forma de establecerlo. La idea detrás de OOS es tener una cantidad decente de datos "invisibles" para la verificación del rendimiento. Algunos operadores utilizan una pequeña parte IS y comprueban una gran cantidad de datos OOS, mientras que otros utilizan varios ajustes de divisiones IS / OOS.

Lo ideal es que los datos de OOS difieran de los de IS, es decir, que el régimen de mercado cambie entre un periodo de datos y otro, a fin de someter una estrategia a una "prueba de resistencia" utilizando datos de OOS.

Muchas gracias Tomas, es muy útil.

¿Hay alguna diferencia real entre...

a) especificar explícitamente un intervalo como OOS dentro de un intervalo mayor

b) no basarse en un rango concreto y luego utilizarlo en pruebas sólidas como una especie de "OOS manual".

Creo que no hay una diferencia real (suponiendo que las fechas sean las mismas en ambos casos).

Supongo que la posibilidad de especificar periodos IS y OOS nos permite seleccionar una variedad de cada uno en un rango.