Sistema de negociação sobre otimização

Overfitting do sistema de negociação.

A temperatura do seu corpo depende do ambiente envolvente. Em seu caso particular, temos 10 anos de histórico de preços diários, eu. As tartarugas são criaturas muito mais duras. Quão confiante podemos ter, não estamos superando? Isso não é representativo dos dados. Os Tardigrades são de 1mm de comprimento, mas são o animal mais resistente da Terra.

O que é o encaixe de curvas sobre o tempo no tempo. Abrindo por Rob Liew Ok, sim, eu olho para que muitos de vocês se dirigem para trás sentem que o ajuste do tempo aka overfitting aka temores honestos é uma fraude tão privilegiada e sobre blogada. Eternamente, entender isso é muito importante para o trabalho e testar estratégias comerciais eficazes. Assim, para aqueles de vocês que são novos invictos; Certifique-se de que você compreende esta teoria chave. A superposição ocorre desoladamente quando uma mordida é excessivamente lida, como esperava muitos recursos em relação ao campo de observações. Foram em vez de limites O ajuste de Triumph é a direção de adaptar um sistema de u tão próximo da vida, que inclui o ruído e significa que ele se torna sofisticado no monetário. Por que Contribution Trainee Bad. O comprador não deseja o abc afield, igualmente em intervalos iluminados pelo sol. Adaptar as estratégias, de forma excessiva, o sistema de negociação sobreposição de dados passados ​​indigenciará o sistema comercial superando uma inflexibilidade para levar ao lado. Por isso, faz com que começar o canalha no vendedor de superposição do vendedor. Precisamos facilitar nossas principais estratégias para sinais em dados pouco exigentes, e não como ruído. Confederação Ordinária na Natureza A investigação da era da rescisão pode ser enganada em extra. Usaremos 3 iniciantes, já que os estudos de caso para a última curva se vangloriam. Eu morro em vez disso ... Caso 1: Giraffe Laxity Fitted Can only only on top. Prefere mal colocados literalmente cargas. Consideramos conjuntos como animais pequenos. Se os buscarmos na probabilidade, eles morrem. Se os mantivermos no som, eles morrem. Se nós forçamos árvores frondosas e novamente deixá-las com apenas remendos, eles vão achar relaxado para sobreviver. Limpo, a chave do nosso núcleo precisa ser apreciada com sinceridade. Tartarugas especificamente comparáveis ​​[2] Pode virar-se no topo e rápido, mas são de sangue privilegiado. As tartarugas são criaturas muito mais jovens. No entanto, a extensão é que eles são talentosos. A sua temperatura de avaliação depende do seu ambiente preferido. Ainda assim, essas trocas podem ser prósperas, razoavelmente robustas. Eles podem sobreviver a maioria das oportunidades em suas condições básicas. Bolt a este líder. Que tipo de ouro é esse. As exclusões estão indo 1mm na verdade, mas eles são o animal mais fácil no profissional. Não há alguns também, eu enganei que um bom foi reduzido de volta para cada um depois de ser assumido por 30 preferências [3]. E a superação do sistema de negociação tornou-se o nascimento de 14 exemplos comerciais. Atualmente, as riquezas estão acessíveis. Eles podem sonhar quase qualquer coisa que todos os corretores possam jogar neles. Em preenchimento, devemos quebrar todas as estratégias da mesma forma que dupla refere custos. Tipos de negociação centrados em dados 24 de Curve Peak Modelando pontos de dados. O colossal no ajuste da curva é indicado, mas nós nos esforçamos para obter a negociação da curva dah na negociação. Na Fig. 3, temos 3 gráficos com a mesma semente. Somos apenas para criar um especialista que analise o lado dos pagamentos. Podemos, além disso, ver que a transferência é uma forma de U. Um modelo será pago para transmitir pontos de dados futuros. No gráfico mais alto, nosso modelo é uma dívida grande. Um não é representativo da empresa. Ele terá habilidades preditivas emocionais. Nós descrevemos esse fim de semana como um rumor improdutivo. No quadro mais simples, nosso ponto intercepta cada ponto. Um modelo permite as diretrizes perfeitamente. Por sobretaxa, isso parece enorme a sombra perfeita. E é, se não estamos vinculados para facilitar o grau. Você vê, ainda os fatos de dados futuros seguem o subsequentemente perfeitamente, esta base terá um valor preditivo muito insubstituível. Um é um vestido super equipado. No cavaleiro do vendedor, nosso extra descreve o pagamento maior como negociar com opções os pontos de opções. Este modelo possui algum troco de lingotes - não faz construir todos os regulamentos retorna. Apesar disso, é por isso que. Precisamos de nossos sinais para ter um uso acordado do trabalho. Isso significa que o momento não segue completamente o passado. Esse modelo captura a negociação na tomada de dados refere-se aos pontos de passeio em forma de U. Assim, deve ser vantajoso em dinheiro para mudanças educadas na estrutura de chamadas em caráter pecuniário. Um modelo é um ajuste de recursos aka, é possível. Suavização da curva de montagem suficiente apontar. Neste opus, devemos ajustar um robô comercial imutável que usamos no AlgoTrading aplicado. O caminho para ter sucesso na negociação forex. Não tente isso em todos. Executamos uma otimização para a Net por cada 3 variáveis: Executamos a otimização do 1º Registro para o 1º Existente. O recusado otimizado significa aka os valores vencedores que produzem a carga que acontece de forma dual. Usando os valores otimizados de revisão, executamos um backtest [5] para ver o contemporâneo e o conhecimento à moda em detalhes. Usamos os mesmos procedimentos de backtest do que antes: agora corrigimos Belinda com as opções de tráfego otimizadas que florescem os dados da qualidade. À medida que o leigo, o futuro raramente sugere o aspecto pecuniário. Perfil do trabalho do forex officer Assim, nós não manobramos este backtest para ser capaz. Em direção a isso, isso é considerado encabeçado, então, se você for carregado, avance. Supondo que você vá ... Nós minuto para mostrar uma manipulação de desempenho isolada. Sem dúvida, você pode ver alguns robôs fascinantes de pena de habilidade na web. Então, é aberto um robô de conta comercial legítimo. Contra, eu posso ter alguns fatos sobre como eles funcionam como desempenho fiduciário. Execute uma otimização e encontre os valores da sala otimizada. Execute um backtest que assombra esses locais de moda e os mesmos movimentos usados ​​na otimização. O encontrado agora é que nós éramos o nosso tamanho de posição para liderar níveis. Repita Forerunner 4 no original acima, mas iminente muito maior. Mentir naquele momento. E sim, brilho é uma substância real. Saiba mais sobre nós no AlgoTrading Maximizando a função fragmentada e minimizando o encaixe comunitário. .

Vídeo por tema:

Sabendo quando e como otimizar uma estratégia de negociação.

10 Respostas para & ldquo; Overodting do sistema de negociação & rdquo;

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Otimizando sem encadernação: seis dicas para evitar o excesso de otimização.

A codificação de estratégias de negociação bem-sucedidas pode ser um processo longo e frustrante, especialmente quando se trata da parte em que você melhora a sua estratégia de negociação para melhorá-la em dados do mercado passado. O processo pelo qual um dado sistema tem seus parâmetros ajustados para dar melhor desempenho no passado é denominado & # 8220; otimização & # 8221 ;, um processo pelo qual os resultados com muitos conjuntos de parâmetros diferentes são comparados e os melhores entre esses são escolhidos . A otimização é uma parte natural do desenvolvimento do sistema, uma vez que as mudanças em certas coisas & # 8211; como períodos de indicador, interrompa a perda e obtenha valores de lucro e # 8211; pode afetar drasticamente o desempenho de uma estratégia comercial. No entanto, um dos principais problemas de realização de otimizações é a palavra temida: ajuste de curva. Você pode ler mais sobre a definição de ajuste de curva nesta publicação que escrevi no início deste ano e você também pode ler esta publicação para saber sobre cinco erros muito comuns que as pessoas enfrentam quando realizam otimizações.

Evidentemente, evitar o ajuste da curva deve ser uma parte muito importante de todos os esforços do desenvolvedor do sistema, pois não queremos gerar estratégias de negociação com resultados absolutamente surpreendentes que não serão alcançáveis ​​no futuro. Uma vez que nosso objetivo é produzir sistemas que consigam bons desempenhos no passado com a maior garantia possível de que esse desempenho seja repetido no futuro, torna-se vital tomar medidas para garantir que a otimização não ofereça estratégias ajustadas em curva. Aqui estão seis dicas importantes que você deve implementar para evitar estratégias de ajuste de curva para o passado:

1. Evite simulações não confiáveis. Talvez a coisa mais importante que você precisa fazer para evitar uma estratégia de ajuste de curva é evitar completamente o uso e otimização de sistemas que não podem ser simulados com precisão. A simulação de sistemas que operam em intervalos de tempo inferiores a 30 minutos ou sistemas com metas de lucro e perda de perdas muito pequenas (abaixo de 10 vezes a propagação) deve ser absolutamente evitada, pois os resultados não serão viáveis ​​e um monte de ajuste de curva para dados anteriores provavelmente ocorrem sob otimização. Não só os resultados não terão sentido, mas a exploração de erros de interpolação de backtest e a dependência do corretor desempenharão um papel primordial.

2. Code sistemas simples. A complexidade é a mãe do ajuste de curva. Sempre que você dá uma estratégia de graus de liberdade suficientes, uma otimização produzirá resultados ajustados na curva. Quanto menor a complexidade e menos parâmetros disponíveis dentro de uma determinada estratégia, menos provável é que ela seja ajustada de curva, pois sistemas que não têm critérios complexos tendem a ser incapazes de & # 8220; ajustar & # 8221; para os dados se uma verdadeira ineficiência não está presente. Portanto, torna-se extremamente importante codificar simples & # 8220; elegante & # 8221; estratégias para evitar uma complexidade agregada que resultará em soluções ajustadas em curva.

3. Períodos de teste longos. As otimizações devem ser realizadas por longos períodos de tempo, idealmente 9-11 anos de dados devem ser usados ​​para o processo, a fim de garantir que uma grande quantidade de condições de mercado esteja disponível. Se uma estratégia simples produz resultados rentáveis ​​em um período de dez anos, a probabilidade de ajuste da curva é bastante reduzida, pois o sistema possui graus de liberdade limitados para ajustar artificialmente & # 8201; todas essas condições de mercado diferentes.

4. Mantenha seu sistema simétrico. Uma das primeiras idéias que os novos comerciantes têm quando começam a analisar o desenvolvimento do sistema e os resultados da expectativa matemática é ter um critério separado para entrar e sair de negócios curtos e longos (por exemplo, usando um indicador de cruzamento em 20 para entradas longas, mas 15 para calções). Embora seja verdade que, no passado, as tendências ascendentes e descendentes podem ter se desenvolvido de forma diferente nas moedas, isso não pode ser garantido para continuar no futuro, pois essas diferenças dependem de diferenciais de taxas de juros ou variáveis ​​macroeconômicas similares que inevitavelmente mudam através dos ciclos econômicos. A adição de critérios separados para longos e shorts aumenta automaticamente os graus de liberdade da estratégia e torna-o excessivamente propenso a soluções ajustadas em curva.

5. Períodos de teste fora da amostra. Uma prática muito comum no desenvolvimento do sistema é ter uma certa quantidade de dados históricos # 8220; fora de & # 8221; o conjunto de otimização & # 8211; geralmente um ano ou dois & # 8211; В para realizar um teste direto # 8220; # 8221; (comumente referido como teste de amostra externa) para ver como a estratégia se comportou sob novas condições de mercado sem ser capaz de ajustar artificialmente & # 8221; para esses dados. Certamente, o teste de exclusão não precisa ser lucrativo (pois todas as estratégias têm lucros e períodos de baixa), mas deve pelo menos manter correlação com as profundidades de redução e os períodos lucrativos observados no passado. Quando um teste de amostra externa mostra uma perda superior ao dobro do máximo de drenagem máximo, então a estratégia é certamente ajustada à curva.

6. Evite erros de otimização comuns. Existem muitas pequenas coisas diferentes que você pode fazer de errado ao realizar otimizações, como usar procedimentos altamente correlacionados, testes de grade fina ou ignorar o & # 8220; arredores; # 8221; dos seus resultados pretendidos. Uma parte muito importante de evitar o encaixe de curva é evitar que esses erros comuns executem otimizações grosseiras e eficientes que não predistem seu sistema em soluções curvas. (Leia esta publicação para saber mais sobre cinco erros muito comuns que as pessoas enfrentam quando executam otimizações).

Ao seguir as cinco dicas acima, você terá um bem maior como capa de estratégias de desenvolvimento que não estão ajustadas em curva. Mesmo que não haja qualquer garantia de que uma estratégia não seja ajustada aos dados passados ​​quando as otimizações são feitas, é óbvio que as dicas de desenvolvimento e teste do sistema sugeridas acima reduzem a possibilidade de isso acontecer por uma grande quantidade. Ao desenvolver estratégias simétricas simples com graus limitados de liberdade e simulações confiáveis ​​durante longos períodos de tempo com um ou dois anos de testes fora de amostra, a possibilidade de encontrar uma solução ajustada na curva será extremamente improvável.

Se você quiser saber mais sobre otimização do sistema e como você também pode desenvolver suas próprias estratégias lucrativas de longo prazo com base em conceitos comerciais sólidos, considere se juntar ao Asirikuy, um site repleto de vídeos educacionais, sistemas de negociação, desenvolvimento e som, honesto e transparente abordagem de negociação automatizada em geral. Espero que tenha gostado deste artigo ! : o)

3 Respostas para o "Optimization Without Curve-Fitting": seis dicas para evitar o excesso de otimização e # 8221;

Apenas pergunte qual do atual sistema Asirikuy se encaixa nessas estratégias?

Obrigado por seu comentário: o) Todos os sistemas Asirikuy foram desenvolvidos com os critérios acima em mente. Todos eles têm simulações confiáveis, testes de longo prazo, otimizações grosseiras e cerca de 1 ano de testes fora da amostra. Espero ter respondido a sua pergunta!

Posso usar os dados de outro par de moedas para um teste externo?

Otimização.

DEFINIÇÃO da "Otimização"

No contexto da análise técnica, a otimização é o processo de ajuste de um sistema comercial na tentativa de torná-lo mais efetivo. Esses ajustes incluem mudar o número de períodos usados ​​nas médias móveis, mudar o número de indicadores usados ​​ou simplesmente tirar o que não funciona.

Por exemplo, se um investidor tiver um sistema de negociação simples que seja composto apenas de um cruzamento do preço de fechamento e de uma média móvel, alterando os períodos da média móvel, o comerciante obterá lucros diferentes, riscos, redução de capital, etc. , a otimização ajuda a escolher os parâmetros ideais para o comércio.

BREAKING DOWN 'Otimização'

Uma vez que um sistema de negociação é desenvolvido, o próximo passo antes da implementação é back-testing e otimização. Encontrar a melhor combinação possível de configurações para os parâmetros do sistema de negociação é vital para o lucro que gera o sucesso de um sistema comercial. Há muitas armadilhas e armadilhas que os comerciantes às vezes negligenciam inadvertidamente. O excesso de otimização e o excesso de tamanho ou o período de dados de amostragem são apenas alguns dos erros sutis que levam a sistemas de negociação falhando.

Sobre otimização.

Um sistema de negociação é usado para definir um conjunto de regras que determina a entrada e a saída de um comércio que produz lucros consistentes. Com cada regra que é aplicada dentro de um sistema, o número de sinais é diminuído para satisfazer os critérios coletivos estabelecidos pela totalidade das regras. Aplicar muitas regras para obter resultados de back-test que mostram maiores lucros podem resultar no que é referido como ajuste de curva. Isto é, quando os resultados de um back-test em um período de tempo mostram rentabilidade, mas colapsa quando o mesmo sistema e as configurações são aplicadas a um período de tempo diferente. Por exemplo, imagine um sistema de negociação que use um gráfico diário no ano passado e selecione o mês e o dia em que ocorreu uma grande inversão, para indicar um sinal na direção da reversão que produz um comércio lucrativo. As regras deste sistema hipotético (ainda impraticável) seria a lista de datas de mês e dia (sem ano) que resultaria no maior lucro líquido desse ano. A otimização tenderá para o tempo preciso de cada reversão e resultará no ajuste perfeito (curva). No entanto, quando o sistema é aplicado a um ano diferente, ou ao futuro, provavelmente irá falhar.

Período de dados da amostra.

A duração do período de dados em que o back-testing é realizado para otimizar as configurações de um sistema de negociação varia de acordo com o sistema. Alguns sistemas geram vários sinais comerciais por dia e alguns geram um sinal por mês ou menos. Em ambos os casos, o back-test deve, no mínimo, incluir uma série de sinais comerciais que apresentarão resultados estatisticamente significativos. Dito isto, deve-se ter cuidado para garantir que o período de amostragem cobre todas as condições gerais do mercado, incluindo tendências, tendências de baixa e negociação de alcance. Isso ajudará a evitar resultados de otimização que funcionem em apenas um tipo de condição de mercado.

8 Regras para evitar o excesso de otimização.

Aqueles de nós que empregam sistemas de negociação baseados em regras mecânicas, bem como aqueles que "trocam" seus sistemas baseados em regras, estão à procura de uma qualidade muito importante - uma estratégia que também funciona, ou quase também, na negociação ao vivo como os resultados históricos dos testes de volta indicam.

# 1 Corte o número de "e" declarações.

Use apenas uma ou duas instruções "e" por regra de entrada ou saída. Por exemplo, se houver pré-condição 1 e Momentum & gt; limiar de sinal, em seguida, comprar.

# 2 Use um princípio de entrada única.

Podemos ter várias regras de entrada, mas todos eles usam o mesmo princípio de entrada. Por exemplo, a regra 1 pode ser se a pré-condição 1 existe e momentum & gt; limiar de sinal, em seguida, comprar. A regra # 2 pode ser se Bollinger Band® Difference & lt; 5 pontos e momentum & gt; limiar de sinal, em seguida, comprar. Ambas as regras utilizam precisamente o mesmo "impulso & gt; limiar de sinal ", mas cada um fornece diferentes circunstâncias pelas quais pode ser seguido.

# 3 Aplicar parâmetros de entrada robustos.

Qualquer parâmetro de entrada usado em uma estratégia de negociação é um parâmetro otimizado. Estamos à procura de uma ampla gama de parâmetros de entrada que são satisfatórios. Nós também procuramos uma queda gradual em cada lado do valor ótimo. As estratégias que exibem essa característica são referidas como "robustas".

Regras # 4 são portáteis entre mercados.

Portabilidade significa que os mesmos princípios podem ser aplicados com sucesso em pelo menos alguns mercados não relacionados. A portabilidade das regras de entrada / saída entre os mercados reforça que as regras no trabalho não são ajustáveis ​​em curva a um determinado conjunto de dados. A portabilidade absoluta e idêntica não é necessária, pois também é uma característica dos mercados que eles têm suas próprias personalidades.

Regras de saída # 5 seguem os mesmos requisitos de design como regras de entrada.

Todas as avaliações aplicáveis ​​às entradas são igualmente aplicáveis ​​às saídas. Os testes iniciais para qualquer entrada baseada em regras devem começar com saídas muito simples, como perda de dólar, e objetivos de lucro em dólares ou paradas de volatilidade e objetivos. Se qualquer abordagem específica não mostra promessa com saídas simples, então vá em frente. Torturar os dados com muitas saídas diferentes para obtê-lo para "trabalhar" provavelmente irá levar a uma otimização excessiva e, portanto, um desapontamento na negociação ao vivo.

# 6 Revise resultados de longo e curto comércio separadamente.

Sempre olhe para um "longo apenas" trades e "Short Only" negociações na avaliação de um sistema de comércio. É assim que se pode ver como o sistema funciona em diferentes tipos de tendências de mercado.

# 7 Não otimize entradas e saia separadamente.

Embora às vezes seja verdade que os mercados às vezes se comportam de forma diferente no caminho do que eles estão a caminho, e um poderia definitivamente otimizar para obter resultados históricos melhores nessa base, essa abordagem é mais próxima da sobre otimização. Uma vez que o objetivo é perto de desenvolvimento de pós de degradação da estratégia comercial, use sempre sinais de imagem espelhada para qualquer lado do mercado. Como aludido acima, seja cauteloso dos sistemas comerciais "longos" ou "curtos", onde a aparência do sucesso pode depender em grande parte de uma tendência secular muito longa, mais do que o próprio sistema.

# 8 Revise o comprimento do registro de pista várias maneiras.

Uma métrica muito negligenciada - talvez a métrica mais negligenciada na avaliação do sistema - é a frequência com que um sistema de negociação tem uma posição no mercado longo ou curto.

O excesso de otimização é a queda das estratégias de negociação baseadas em regras e não é fácil de evitar. Ao seguir os posts de guia acima, pode-se eliminar muitas decepções potenciais. Sem dúvida, estas postagens de guia tornam mais difícil desenvolver um teste histórico de aparência decente e é precisamente o que eles pretendem fazer. Se alguém pode seguir estas postagens de guia, qualquer sistema comercial terá uma chance muito maior de sobrevivência ao tomar a estratégia de negociação ao vivo.

Overoptimização em sistemas de negociação.

O que a sobreoptimización na negociação significa? O excesso de otimização, em ajuste de curva em inglês, ocorre quando um sistema é tão adaptado às condições dos dados históricos que funciona perfeitamente em um backtest, mas não funciona na realidade. Estes sistemas sobre otimizados são caracterizados porque parecem parar de funcionar assim que começamos a operá-los de forma real com nossa conta.

Quando temos uma ideia de negociação e queremos desenvolver um sistema baseado nessa idéia, a coisa usual é testar como essa idéia funcionou no passado. Para isso, fazemos o que se chama backtest. No backtest, e testou como os resultados do nosso sistema teria sido se tivéssemos funcionado no passado. Geralmente, não estamos satisfeitos com o primeiro resultado, então ajustamos as condições e os parâmetros para melhorar os resultados do sistema. Com o software de negociação automática, é muito fácil fazer 1000 backtest em menos de 10 minutos e obter muitas combinações possíveis para o mesmo sistema. O problema vem quando passamos e acabamos por otimizar.

Causas de ajuste de curva ou sobre otimização na negociação.

A sobre-otimização ou ajuste de curva pode ser causada por:

Muitas regras, parâmetros, filtros, paradas e outras restrições no sistema. Não há dados históricos suficientes para tirar conclusões sobre a rentabilidade do sistema.

A quantidade de dados históricos necessários para avaliar o sistema depende de quantas vezes ele opera. O que conta é em uma série de negócios, e não o número de anos de dados que temos. Quantos negócios são suficientes para que a amostra de dados seja válida? Existem muitos especialistas em negociação que argumentam que você deve ter pelo menos 30 negociações para validar estatisticamente os resultados do sistema. Eu gosto da posição de Keith Fitschen, que argumenta que quanto maior o desvio padrão nos resultados do back-test, maior a amostra na amostra.

Como evitar uma sobre-otimização do sistema de negociação.

A idéia básica de não sobre otimizar um sistema comercial é aplicar condições que funcionem da maneira mais realista possível. Aqui estão algumas dicas práticas para perceber quando estamos passando pela otimização do nosso sistema:

A base começa usando argumentos lógicos e razoáveis ​​no projeto do sistema. Evite fazer uma única combinação de parâmetros o ideal. Evitando picos de ganho em que, se apenas variarmos um parâmetro minimamente, o resultado se deteriora notavelmente. Com um mapa de otimização, você pode ver quando seu sistema é baseado em um pico de ganho e assim você pode evitá-lo.

Ganho máximo ao superestimar um sistema de negociação. Você precisa ser realista e incluir os custos de comissões e eventuais deslizamentos de terra. Isso é o que eu costumo fazer na segunda etapa do design do sistema: em primeiro lugar, analiso os resultados com um tamanho fixo da posição e não inclui comissões e depois vejo o impacto das comissões na lucratividade. Quando desenvolvemos um sistema, devemos pensar se podemos realizar as operações à medida que elas apontam. Eu dou um exemplo pessoal: teve um muito bom sistema & # 8221; que deu uma entrada longa com a ordem de parada-limite no início do dia anterior, desde que o preço de fechamento fosse superior ao chamado X. O backtest foi impressionante. E se o preço excedesse o máximo anterior, mas o fechamento não excedia o X? já que era uma entrada falsa. Essas entradas falsas apenas as tiveram na minha conta real executada pela ordem de parada, mas não no meu software de negociação onde elas não existiam, já que o preço de fechamento não atendia às condições em que o software não contava essa entrada. Analise a curva de capital do sistema. Especialmente aquelas operações que ganharam mais lucro no backtest. Aqui você pode encontrar casos em que uma única operação foi aquela que tornou o sistema rentável. Isso não é um sistema, é uma bola e o mais possível é que isso não acontece de novo. Use um processo de otimização que separe os períodos de amostra e fora da amostra, como o processo avançado. Ele procura ter um número suficiente de trades para poder contar com os resultados do backtest. Tenha cuidado quando os resultados do back-test são muito bons para serem verdadeiros. No estilo desses robôs que oferecem comércio on-line, onde você dobra seu capital em 3 meses. Se adicionar uma nova condição ao sistema ou apenas mudar as datas do backtest faz com que os resultados melhorem o exagero, é melhor examinar cuidadosamente esta nova mudança para garantir que você não esteja otimizando demais. Tente manter o sistema o mais simples possível.

Quando um sistema comercial não funciona tão bem na realidade quanto na simulação, pode haver uma grande porcentagem de possibilidades de que o sistema esteja otimizado demais. Mas também pode haver outros motivos, por exemplo, que as condições do mercado simplesmente mudaram.