Análisis walk-forward: tramos, proporción de entrenamiento y selección
El walk-forward corta el período del backtest en tramos, elige la mejor configuración de parámetros en la parte de entrenamiento de cada tramo, la evalúa en la parte de prueba que nunca vio, y presenta el resultado fuera de muestra concatenado con una cifra de eficiencia y un Sharpe deflactado.
Senzoukria · Documentación · Actualizado en septiembre de 2026
Dónde encontrarlo
- Dónde
- Replay → Preparar → Backtest automático → casilla «Walk-forward: buscar la mejor configuración»
- Valores por defecto
- Tramos 4, proporción de entrenamiento 0,7, criterio de selección SQN
- Combinaciones
- Máximo 400; una configuración necesita al menos 10 operaciones para poder ser seleccionada
- Datos mínimos
- Cada tramo necesita al menos 100 barras de entrenamiento y 50 de prueba
Qué hace
Probar treinta configuraciones y quedarse con la mejor mide la suerte. El walk-forward separa la elección de la medición: los parámetros se eligen en el comienzo de cada tramo y después se evalúan en el final de ese tramo, que no participó en la elección. El resultado mostrado es la concatenación de esos trozos nunca vistos, que es lo que la estrategia habría devuelto realmente.
Implementación (lib/replay/autoBacktest.ts, runWalkForward): las barras se cortan en tramos iguales; dentro de cada tramo, la primera fracción trainRatio de barras es la ventana de entrenamiento y el resto es la ventana de prueba. Cada combinación de los ejes de barrido se ejecuta sobre la ventana de entrenamiento, se puntúa con el criterio de selección, y la mejor se ejecuta una vez sobre la ventana de prueba. Las operaciones fuera de muestra de todos los tramos se concatenan y las estadísticas combinadas se calculan sobre ellas. El progreso muestra «tramo n · entrenamiento» y después «tramo n · prueba».
Ajustes
| Ajuste | Por defecto | Qué cambia |
|---|---|---|
| Interruptor walk-forward | Desactivado | Muestra los ajustes de abajo y cambia el botón de ejecución a «Lanzar el walk-forward». |
| Tramos | 4 | Número de pliegues, de 2 a 12. Más tramos significan ventanas de entrenamiento más cortas; la ejecución rechaza un reparto que deje menos de 100 barras de entrenamiento o 50 de prueba. |
| Proporción de entrenamiento | 0,7 | Parte de cada tramo usada para elegir los parámetros, de 0,5 a 0,9 en pasos de 0,05. |
| Criterio de selección | SQN (calidad, tiene en cuenta el número de operaciones) | También Profit factor, Esperanza por operación o Sharpe por operación. Una configuración con menos de 10 operaciones puntúa menos infinito. |
| Parámetros a barrer | Ejes leídos de los params del script; si no, lookback 10, 20, 40 / stopTicks 20, 40, 80 / targetTicks 40, 80, 160 | Valores separados por comas por eje; «Explorar todos los parámetros legibles» configura hasta cinco ejes alrededor de los valores por defecto del script; «Releer el script» los restaura. |
| Línea de combinaciones | — | «{n} combinaciones × {folds} tramos — unos {dur}», o «Demasiadas combinaciones (máximo 400)». |
Leer el resultado
- Eficiencia walk-forward = esperanza media fuera de muestra dividida por la esperanza media dentro de muestra, a lo largo de los tramos. Con el 70 % o más: «la estrategia aguanta fuera de sus propios datos»; a partir del 40 %: «pierde buena parte de su edge fuera de muestra»; por debajo: «la mayor parte del resultado era sobreajuste». Por debajo del 50 % la línea se resalta en rojo.
- Sharpe deflactado: el Sharpe por operación fuera de muestra frente al umbral que produciría la propia selección dado el número de configuraciones probadas. Veredictos: sólido (sobrevive a la corrección), frágil (el número de configuraciones explica buena parte), ruido (indistinguible del mejor de una tirada al azar).
- Tabla de pliegues: Tramo, Entrenamiento, Prueba real, Configuración, para ver si la configuración elegida salta de un tramo a otro.
- Gráficos: capital dentro de muestra frente a fuera de muestra (discontinua la curva que vio el optimizador), y estabilidad de parámetros comparando la configuración elegida con sus vecinas de la cuadrícula (meseta, pendiente o pico).
- Lo que se registra en el panel de rendimiento son las estadísticas combinadas fuera de muestra.
Límites y trampas
Cada combinación extra es una tirada más sobre los mismos datos; pasado cierto punto mides la suerte de un sobreajuste, y por eso el tope es 400 y al asistente se le pide que mantenga los barridos por debajo de 100. Barrer cinco ejes sobre un mes de barras de 15 minutos producirá un ganador que no significa nada.
Los tramos se cortan por número de barras, no por calendario; un tramo puede quedar a caballo de un cambio de régimen. El barrido ejecuta cada combinación como un backtest completo, así que el tiempo de cálculo crece linealmente con combinaciones × tramos, y las barras de 1 minuto sobre períodos largos tardan horas. El walk-forward usa las mismas reglas de ejecución y los mismos costes que el backtest simple, y nunca envía ninguna orden.
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Preguntas frecuentes
- ¿Qué significa una eficiencia walk-forward del 45 %?
- De media, la esperanza fuera de muestra fue el 45 % de la esperanza dentro de muestra: la estrategia perdió buena parte de su edge sobre datos que no había visto. Por debajo del 50 % el panel lo resalta y al asistente se le pide que diga sin rodeos que la mayor parte del resultado era sobreajuste.
- ¿Por qué la ejecución rechaza mi número de tramos?
- Cada tramo debe conservar al menos 100 barras de entrenamiento y 50 de prueba. Con un período corto o con muchos tramos eso no se cumple; reduce los tramos o alarga el período.
- ¿Con qué criterio debo seleccionar?
- Por defecto SQN, porque integra el número de operaciones en la puntuación. También están el profit factor, la esperanza por operación y el Sharpe por operación; elijas el que elijas, una configuración con menos de 10 operaciones nunca se selecciona.