Domanda sull'analisi Walk Forward

Ciao,

Con la WFA, perché si parte dai dati più vecchi, si ottimizza su una percentuale dei dati, poi si fa un test in avanti su una percentuale dei dati, si va avanti e si ripete.

Invece, perché non prendiamo una fetta casuale della storia completa (diciamo 20% dei dati), ottimizziamo su quella, poi testiamo sul resto dei dati (saltando la fetta), poi scegliamo un'altra fetta casuale, testiamo sul resto dei dati e ripetiamo questo molte centinaia di volte.

In questo modo si potrebbe capire meglio quanto una strategia sia in grado di far fronte ai cambiamenti dei mercati e quanto sia sensibile alle variazioni dei parametri.

Pensieri?

Non è una cattiva idea, è come una combinazione di alcune funzioni MC e WFM in un test combinato.

Sì, non lo chiamerei Walk-Forward, è più un metodo di verifica della robustezza dell'ottimizzazione casuale. Ma non è difficile aggiungerlo, lo aggiungerò ai nostri compiti.

+1

+1,

Questa idea è fantastica, sembra una buona opzione da aggiungere a SQ4,

quando nel WFA/WFO potrebbe esserci un'opzione (RANDOMIZZAZIONE) da selezionare/deselezionare,

Quando questa opzione è selezionata, i dati delle parti % saranno randomizzati,

se deselezionato, i dati % saranno in ordine,

Questa idea è un'ottima funzione per verificare la solidità della strategia!

Sì è karish. Bravo mikeyc ottima idea

Potrebbe infatti aiutare a selezionare e rimuovere le strategie prima del WFM e dovrebbe far parte dei test di robustezza a scopo di automazione. 

Possiamo prendere il periodo di validazione IS, ottimizzarlo e testare la strategia ottimizzata su IS-Training e OOS 🙂