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過剰適合ラボ
このラボは、構成上優位性のない価格系列を作成し、その最初の70%に対して多数の移動平均クロスオーバーの設定を試し、最良のものを残します。次に、その同じ設定を、探索では一度も見ていない残りの30%で実行します。試す設定が多いほど、最良のサンプル内の結果は良く見えますが、その結果がサンプル外について示す内容は少なくなります。
878組の短期・長期のペア（短期2〜50、長期10〜200）からランダムに抽出されます。
系列と、抽出される設定の両方を決めます。
シミュレーション系列。
シミュレーションデータ：100を基準としたランダムウォークで、各バーのリターンは平均がゼロになるように抽出されています。実際の銘柄は表示していません。
サンプル内で最良の設定—
そのサンプル内のリターン—
同じ設定のサンプル外の結果—
試したすべての設定のサンプル内の中央値—
試したすべての設定のサンプル外の中央値—
試したすべての設定のサンプル内リターン。
より多くの設定を試したときの、サンプル内の最良リターン。
仕組み
系列は1,500本のバーで構成されます。各バーは、前の価格に、平均がゼロの正規分布から抽出されたランダムなリターンを1に加えたものを掛けます。そのため、偶然以外でどのルールも優位性を持つことはできません。最初の1,050本はサンプル内、最後の450本はサンプル外です。
各設定は、単純移動平均の組です。終値のたびに、短期の平均が長期の平均より上にある場合は保有し、そうでない場合は市場から外れます。保有中は、次のバーのリターンを得ます。空売りは行わず、コストもありません。すべての設定は、最も長い平均が存在するようになる200本目から評価されます。
最良のサンプル内の結果が上昇する理由
どの設定のサンプル内リターンも、一部は運による抽選の結果です。多くの抽選の中から最大のものを選ぶと、最も運の良いものを選んでいることになります。500回の抽選での最大値は、10回の最大値よりほぼ必ず大きくなります。そのため、試す設定が増えるほど曲線は上昇します。一方で、勝者のサンプル外の結果は、他のすべての設定と同じあたりに散らばったままです。
サンプル外およびウォークフォワード検証が存在する理由
探索が一度も触れていないデータで検証することは、この効果を確認する最も簡単な方法です。ウォークフォワード検証はこれを繰り返します。一つの期間で設定を選び、次の期間で検証し、両方を先へ進め、つなぎ合わせた検証期間のみで判断します。どちらもルールが機能することを証明するものではありません。それらは、サンプル内の結果が、適合させていないデータに当たった後に、どれだけ残ったかを示します。Analessのバックテストツールは、サンプル外、ウォークフォワード、モンテカルロの検証を中心に設計されています。機能ページでそれらを説明し、ロードマップでその時期を示しています。