Gestire l'overfitting nelle strategie generate da StrategyQuant

Ciao
Ho utilizzato StrategyQuant per generare strategie di trading, ma sono preoccupato per l'overfitting. Alcune strategie hanno prestazioni eccezionali nei backtesting, ma falliscono nel trading dal vivo. Sospetto che siano troppo ottimizzate per i dati storici e non abbastanza robuste per le condizioni reali del mercato.
Anche dopo aver applicato l'analisi walk-forward e i test fuori campione, noto ancora una riduzione delle prestazioni.
Quali sono le migliori pratiche per garantire che una strategia sia veramente robusta? Esistono impostazioni specifiche nella StrategyQuant che aiutano a ridurre l'overfitting, come ad esempio la limitazione di alcuni indicatori, l'utilizzo di set di dati più grandi o l'applicazione di criteri di validazione più severi? Ho controllato la documentazione di StrategyQuant e la guida al corso di apprendimento automatico online e l'ho trovata abbastanza istruttiva.
Mi piacerebbe anche conoscere i metodi alternativi di verifica della robustezza a cui si affidano gli utenti esperti prima di distribuire una strategia dal vivo.

Grazie!!!

Salve,

questo è abbastanza normale. Qualsiasi strumento si utilizzi, le prestazioni vengono sempre adattate a dati già "accaduti" e il futuro sarà molto probabilmente almeno leggermente diverso.

La chiave è concentrarsi sulla logica della strategia, il che significa che ci dovrebbe essere almeno "un'idea" del perché la strategia dovrebbe funzionare e quale sia la logica alla base. Anche affidarsi esclusivamente a strategie create a caso può funzionare, ma il tasso di successo è inferiore.

Raccomandiamo inoltre di fare sempre diversi https://strategyquant.com/doc/strategyquant/cross-checks-automated-strategy-robustness-tests/

Oltre a WF, è necessario eseguire anche il test di permutazione dei parametri di sistema. https://strategyquant.com/doc/strategyquant/optimization-profile-system-parameter-permutation-strategyquant/#system-parameter-permutation-spp. Si desidera comprendere l'area stabile dei parametri per la propria strategia e utilizzare un set di parametri che sia idealmente all'interno di uno di essi.

Un altro nuovo strumento che si può utilizzare è il "filtraggio del regime". È una novità di SQX. Controllare https://strategyquant.com/blog/understanding-market-regimes-indicators-in-strategyquant-coding-base/