Pergunta sobre Walk Forward Analysis

Hi,

Com o WFA, por que começamos com os dados mais antigos, otimizamos uma porcentagem dos dados e, em seguida, testamos uma porcentagem dos dados, avançamos e repetimos?

Em vez disso, por que não pegamos uma fatia aleatória do histórico completo (digamos, 20% dos dados), otimizamos essa fatia, depois testamos o restante dos dados (pulando a fatia), depois escolhemos outra fatia aleatória, testamos o restante dos dados e repetimos isso centenas de vezes.

Parece que isso daria uma pista melhor de como uma estratégia lida bem com os mercados em constante mudança e de como ela é sensível às mudanças de parâmetros.

Pensamentos?

Não é uma má ideia, é como uma combinação de algumas funções de MC e WFM em um teste combinado.

Sim, eu não o chamaria de Walk-Forward, pois ele se parece mais com o método de verificação de robustez da otimização aleatória. Mas não é difícil adicioná-lo lá, vou adicioná-lo às nossas tarefas.

+1

+1,

Essa ideia é incrível, parece ser uma boa opção para adicionar ao SQ4,

quando na WFA/WFO poderia haver uma opção (RANDOMIZATION) para marcar/desmarcar,

Quando essa opção estiver marcada, os dados das partes do % serão randomizados,

quando desmarcado, os dados % estarão em ordem,

Essa ideia é um ótimo recurso para verificar a robustez da estratégia, com certeza!

Sim, é o karish. Bravo mikeyc excelente ideia

De fato, ele poderia ajudar a classificar e remover estratégias antes do WFM e deveria fazer parte dos testes de robustez para fins de automação. 

Podemos pegar o período de validação IS, otimizá-lo e testar a estratégia otimizada em treinamento IS e OOS 🙂