Qual é a melhor maneira de decidir quais dados devem ser construídos?

Estou estudando a melhor forma de selecionar os dados IS e OOS...

Nas lições do StrategyLab, a estratégia H1 foi construída usando dados de 2003 - 2019 e tudo isso foi efetivamente IS.

Na aula magistral Quastic lessons - construindo uma estratégia similar - os dados utilizados são 2013-2016 e o IS e OOS é definido como 50/50.

Então... qual é a melhor maneira de decidir que dados usar para a construção? Como decidimos se é melhor dividir esses dados em SI e OOS ou simplesmente deixar tudo como SI e usar um período mais curto e mais recente como OOS?

Não há uma única melhor maneira de definir isto. A idéia por trás do OOS é ter uma quantidade decente de dados "invisíveis" para verificação de desempenho. Alguns comerciantes usam pequenas partes IS e verificam grande quantidade de dados OOS enquanto outros usam várias configurações de divisões IS / OOS.

O OOS deve ser idealmente ajustado aos dados que diferem dos SI, o que significa que o regime de mercado muda entre o período de dados para "teste de estresse" uma estratégia usando dados OOS

Muito obrigado, Tomás, isso é muito útil.

Existe alguma diferença real entre...

a) especificando explicitamente uma faixa como OOS dentro de uma faixa maior

b) não construir sobre uma gama particular e depois usar isso em testes robustos como uma espécie de "OOS manual".

Estou pensando que não há diferença real (assumindo que as datas são as mesmas em ambos os cenários)?

Suponho que a capacidade de especificar períodos IS e OOS nos permite selecionar uma variedade de cada um ao longo de uma faixa?