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Laboratório de sobreajuste
Este laboratório constrói uma série de preços sem vantagem por construção, testa muitas definições de cruzamento de médias móveis nos primeiros 70% da série e guarda a melhor. Depois aplica essa mesma definição aos restantes 30%, que a pesquisa nunca viu. Quantas mais definições testar, melhor parece o melhor resultado na amostra, e menos esse resultado diz sobre o que está fora da amostra.
Sorteadas de 878 pares rápido/lento (rápido 2–50, lento 10–200).
Define tanto a série como as definições sorteadas.
A série simulada.
Dados SIMULADOS: um passeio aleatório indexado a partir de 100, em que o retorno de cada barra é sorteado com média zero. Não é apresentado nenhum instrumento real.
Melhor definição na amostra—
O seu retorno na amostra—
A mesma definição fora da amostra—
Mediana na amostra, todas as testadas—
Mediana fora da amostra, todas as testadas—
Retornos na amostra de todas as definições testadas.
Melhor retorno na amostra à medida que se testam mais definições.
Como funciona
A série tem 1 500 barras. Cada barra multiplica o preço anterior por um mais um retorno aleatório extraído de uma distribuição normal com média zero, pelo que nenhuma regra pode ter vantagem nela a não ser por acaso. As primeiras 1 050 barras correspondem ao período dentro da amostra; as últimas 450 correspondem ao período fora da amostra.
Cada definição é um par de médias móveis simples. Em cada fecho, mantém uma posição na série quando a média rápida está acima da lenta e fica fora do mercado caso contrário; enquanto mantém a posição, obtém o retorno da barra seguinte. Nunca toma uma posição vendida, e não há custos. Cada definição é avaliada a partir da barra 200, quando a média mais longa já existe.
Porque sobe o melhor resultado na amostra
O retorno na amostra de cada definição é, em parte, fruto da sorte. Escolher o maior de muitos sorteios escolhe o mais sortudo, e o maior de 500 sorteios é quase sempre superior ao maior de 10. É por isso que a curva sobe à medida que se testam mais definições, enquanto o resultado fora da amostra do vencedor se mantém disperso em torno do mesmo ponto que o de todos os outros.
Porque existem os testes fora da amostra e walk-forward
Testar com dados que a pesquisa nunca tocou é a verificação mais simples deste efeito. O teste walk-forward repete-o: escolher definições numa janela, testá-las na seguinte, avançar as duas e avaliar apenas as janelas de teste unidas. Nenhum dos dois prova que uma regra funciona; mostram quanto de um resultado na amostra sobreviveu ao contacto com dados aos quais não foi ajustado. As ferramentas de backtesting do Analess são concebidas em torno de verificações fora da amostra, walk-forward e Monte Carlo; a página de funcionalidades descreve-as e o roteiro mostra o seu calendário.