ओवरफ़िटिंग लैब

यह कैसे काम करता है

श्रृंखला में 1,500 बार हैं। हर बार पिछली कीमत को (1 + यादृच्छिक रिटर्न) से गुणा किया जाता है, जहाँ यादृच्छिक रिटर्न शून्य माध्य वाले सामान्य वितरण से लिया जाता है; इसलिए संयोग को छोड़कर कोई नियम इस पर बढ़त नहीं रख सकता। पहले 1,050 बार इन-सैंपल भाग हैं; आखिरी 450 आउट-ऑफ़-सैंपल हैं।

हर सेटिंग सरल मूविंग एवरेज की एक जोड़ी है। हर क्लोज़ पर, जब तेज़ औसत धीमे से ऊपर होता है तो यह श्रृंखला को होल्ड करता है, अन्यथा बाज़ार से बाहर रहता है; होल्ड के दौरान यह अगले बार का रिटर्न कमाता है। यह कभी शॉर्ट पोज़िशन नहीं लेता, और कोई लागत नहीं है। हर सेटिंग का स्कोर बार 200 से गिना जाता है, जब सबसे लंबा औसत मौजूद हो जाता है।

सर्वश्रेष्ठ इन-सैंपल परिणाम क्यों बढ़ता है

हर सेटिंग का इन-सैंपल रिटर्न आंशिक रूप से भाग्य का एक ड्रॉ है। कई ड्रॉ में से सबसे बड़ा चुनना सबसे भाग्यशाली को चुनना है, और 500 ड्रॉ में से सबसे बड़ा लगभग हमेशा 10 में से सबसे बड़े से बड़ा होता है। इसीलिए जितनी अधिक सेटिंग्स आज़माई जाती हैं, वक्र उतना ऊपर चढ़ता है, जबकि विजेता का आउट-ऑफ़-सैंपल परिणाम बाकी सभी के आसपास ही बिखरा रहता है।

आउट-ऑफ़-सैंपल और वॉक-फ़ॉरवर्ड परीक्षण क्यों मौजूद हैं

उस डेटा पर परीक्षण करना जिसे खोज ने कभी छुआ नहीं, इस प्रभाव की सबसे सरल जाँच है। वॉक-फ़ॉरवर्ड परीक्षण इसे दोहराता है: एक विंडो पर सेटिंग्स चुनें, अगली पर परखें, दोनों को आगे बढ़ाएँ और केवल जोड़ी गई परीक्षण विंडो का आकलन करें। इनमें से कोई भी यह सिद्ध नहीं करता कि कोई नियम काम करता है; ये दिखाते हैं कि इन-सैंपल परिणाम का कितना हिस्सा उस डेटा के संपर्क में आने के बाद भी बना रहा, जिस पर उसे फ़िट नहीं किया गया था। Analess के बैकटेस्टिंग टूल आउट-ऑफ़-सैंपल, वॉक-फ़ॉरवर्ड और मोंटे कार्लो जाँचों के आधार पर डिज़ाइन किए गए हैं; सुविधाओं का पृष्ठ उनका वर्णन करता है और रोडमैप उनका समय-निर्धारण दिखाता है।